【摘 要】
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针对传统吏叉验证方法确定SVR模型参数存在耗时过长的问题,利用贝叶斯置信框架推断SVR的模型参数.通过第一级推断确定支持向量机的权矢量ω和偏置项b,通过第二级推断确定模型
【机 构】
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河南师范大学,计算机与信息技术学院,河南,新乡,453007
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针对传统吏叉验证方法确定SVR模型参数存在耗时过长的问题,利用贝叶斯置信框架推断SVR的模型参数.通过第一级推断确定支持向量机的权矢量ω和偏置项b,通过第二级推断确定模型确定不敏感系数ε、惩罚因子C,通过第三级推断得到核参数.然后利用该方法对某城市用水系统中用水量进行建模,预测结果表明该方法不仅能加快建模速度,而且提高了预测精度.
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