基于一类分类的线性规划支持向量回归算法

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根据一类分类思想,提出一种基于线性规划的支持向量回归算法,该算法揭示了一类分类和回归之间的关系。实验在一个正弦函数、一个混沌时间序列和一个实际的数据上进行。实验结果表明,所给算法的泛化性能优于标准的支持向量回归算法(ε-SVR)、线性规划支持向量回归算法(LP-SVR)和最小二乘支持向量回归算法(LS-SVR),实验结果也说明了所给算法的有效性和可行性。
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