【摘 要】
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支持向量机(Support Vector Machine)是Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种新的通用学习方法,它是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,能较好地解决
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支持向量机(Support Vector Machine)是Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种新的通用学习方法,它是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,能提高学习机的泛化能力,已成为机器学习界的研究热点之一,并成功地应用于分类、函数逼近和时间序列预测等方面.而组合预测作为一种博采众长的预测方法愈来愈受到人们的重视和广泛应用.本文利用支持向量机的方法,构造一种新的组合预测方法,该组合预测方法具有预测精度高,泛化能力强等特
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