【摘 要】
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当数据规模逐渐扩大以及数据不断更新时,将传统的基于支持向量回归机(Support Vector Regres-sion,SVR)的一次性建模算法用于数据的分析处理,均需要从头开始建模,而在线学习算法可以很好地解决这一问题.文章在e-SVR在线算法的基础上,提出了一种新的Huber-SVR在线算法,采用定长的滚动窗口策略对样本进行训练,在增加一个新样本的同时删除一个旧样本,从而满足样本更新的需求,实现模型的在线学习.仿真结果表明了该在线算法的有效性,与ε-SVR在线算法相比,该算法在回归预测方面的预测误差率
【机 构】
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南京邮电大学管理学院,南京210023;厦门大学信息学院,福建厦门361005
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当数据规模逐渐扩大以及数据不断更新时,将传统的基于支持向量回归机(Support Vector Regres-sion,SVR)的一次性建模算法用于数据的分析处理,均需要从头开始建模,而在线学习算法可以很好地解决这一问题.文章在e-SVR在线算法的基础上,提出了一种新的Huber-SVR在线算法,采用定长的滚动窗口策略对样本进行训练,在增加一个新样本的同时删除一个旧样本,从而满足样本更新的需求,实现模型的在线学习.仿真结果表明了该在线算法的有效性,与ε-SVR在线算法相比,该算法在回归预测方面的预测误差率较低,对真实数据有较好的拟合效果.
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