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文章讨论了基于分类的SVM非线性回归算法及其在时间序列预测中的应用.与传统SVM回归算法相比,本算法有更强的不敏感性和健壮性、参数值可设定性并可避免过拟合现象.文中提出了一种计算预测模型初始参数值的方法,可以高效地找到较好的模型参数,并通过实验对方法的有效性和可行性进行了验证.
基于分类SVM的时间序列预测研究
【摘 要】
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文章讨论了基于分类的SVM非线性回归算法及其在时间序列预测中的应用.与传统SVM回归算法相比,本算法有更强的不敏感性和健壮性、参数值可设定性并可避免过拟合现象.文中提出
【机 构】
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合肥工业大学管理学院
【出 处】
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现代管理科学
【发表日期】
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2007年8期
【基金项目】
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本文受安徽省自然科学基金资助,项目号070416251.
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