上海市科学技术委员会科研基金(11dz1121002)
- 作品数：1 被引量：16H指数：1
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- 基于SVM的大样本数据回归预测改进算法被引量：16
- 2014年
- 针对支持向量机回归预测精度与训练样本尺寸不成正比的问题,结合支持向量机分类与回归算法,提出一种大样本数据分类回归预测改进算法。设计训练样本尺寸寻优算法,根据先验知识对样本数据进行人为分类,训练分类模型,基于支持向量机得到各类别样本的回归预测模型,并对数据进行预测。使用上证指数的数据进行实验,结果表明,支持向量机先分类再回归算法预测得到的均方误差达到12.4,低于人工神经网络预测得到的47.8,更远低于支持向量机直接回归预测得到的436.9,验证了该方法的有效性和可行性。
- 顾嘉运刘晋飞陈明
- 关键词：支持向量机大样本尺寸优化
