v支持向量回归机解路径在机场噪声时间序列预测建模中的应用

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yuantxunda

【摘要】

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支持向量回归是解决非线性时间序列预测问题的有效方法之一.为得到机场噪声时间序列预测的优化模型,将v支持向量回归机解路径算法(v-SvrPath)用到机场噪声时间序列的建模中,

【作者】

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张霞王建东邹朋成王丽娜

【机构】

：

南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京210016南京信息职业技术学院计算机与软件学院,南京210023;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京,210016;

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2014年12期

【关键词】

：

v支持向量回归机解路径机场噪声时间序列

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支持向量回归是解决非线性时间序列预测问题的有效方法之一.为得到机场噪声时间序列预测的优化模型,将v支持向量回归机解路径算法(v-SvrPath)用到机场噪声时间序列的建模中,由此得到的模型在保证预测准确性的基础上,大大缩短了训练时间.在某机场噪声实测数据上的实验表明:由v-SvrPath算法构造的预测模型在训练时间和预测的准确性上,其结果均优于盲目选取v的模型;同时,由v-SvrPath算法构造的模型的预测准确率高于ARMA和ε-SVR构造的模型,对机场噪声时间序列预测具有一定的实用价值.

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