模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2008, Vol. 21 Issue (1): 1-5    DOI:
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基于滚动窗法最小二乘支持向量机的稳健预测模型*
赵永平,孙健国
南京航空航天大学 能源与动力工程学院 南京 210016
Robust Prediction Model of Least Squares Support Vector Machine Based on Sliding Window
ZHAO YongPing, SUN JianGuo
College of Energy and Power Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016

全文: PDF (500 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在推导加权最小二乘支持向量机数学模型的基础上,基于启发式学习算法并结合滚动窗的思想,提出基于滚动窗法最小二乘支持向量机的稳健预测模型.为了缩短模型的预测运行时间,将启发式算法进行改进后,采用迭代求逆方法,在不丧失预测精度的基础上,很大程度地缩短预测时间.最后通过仿真实例验证这个模型可以成功抑制奇异点,实现稳健预测并取得良好效果.
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赵永平
孙健国
关键词 加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)滚动窗稳健奇异点    
Abstract:In this paper, the mathematical model of weighted least squares support vector machine (WLSSVM) is introduced. Based on the algorithms of heuristic learning and sliding window, a mathematical model of robust prediction of least squares support vector machine (LSSVM) using sliding window is proposed. with the modified heuristic learning algorithm, the strategy of iterative computing matrix inverse is employed to reduce the predicted time without loss of accuracy. Finally, two examples have proved that the proposed model can eliminate the outliers, realize robust prediction and achieve good results.
Key wordsWeighted Least Squares Support Vector Machine (WLSSVM)    Sliding Window    Robustness    Outlier   
收稿日期: 2007-03-05     
ZTFLH: TP274  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No. 50576033)
作者简介: 赵永平,男,1982年生,博士研究生,主要研究方向为控制原理与方法、机器学习等.E-mail:zhaoyongping_007@163.com.孙健国,男,1939年生,教授,博士生导师,主要研究方向为控制、建模、故障诊断等.
引用本文:   
赵永平,孙健国. 基于滚动窗法最小二乘支持向量机的稳健预测模型*[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(1): 1-5. ZHAO YongPing, SUN JianGuo. Robust Prediction Model of Least Squares Support Vector Machine Based on Sliding Window. , 2008, 21(1): 1-5.
链接本文:  
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