支持向量机回归在线建模及应用
来源期刊：控制与决策2003年第1期
论文作者：王定成 方廷健 高理富 马永军
文章页码：89 - 186
关键词：支持向量机;回归;建模;非线性;
摘 要：支持向量机 (SVM)回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点。讨论了建模中 SVM核函数、损失函数的选取和容量控制等问题 ,并用实验加以验证。将 SVM回归动态建模理论应用于非线性、时变、大时延温室环境温度变化的建模和预测 ,模型简单 ,预测效果好。
王定成，方廷健，高理富，马永军
摘 要：支持向量机 (SVM)回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点。讨论了建模中 SVM核函数、损失函数的选取和容量控制等问题 ,并用实验加以验证。将 SVM回归动态建模理论应用于非线性、时变、大时延温室环境温度变化的建模和预测 ,模型简单 ,预测效果好。
关键词：支持向量机;回归;建模;非线性;
