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基于Beta噪声模型支持向量回归及其应用大部分回归技术假设误差服从Gauss分布,并把最小化误差的平方和作为优化目标.然而,风电预报的噪声不服从Gauss分布,而是服从Beta分布.在ν-支持向量回归的基础上,本文提出一种基于不等式约束的Beta噪声支持向量回归(BN-SVR)的新模型,并将其应用于短期风速预报中.实验结果说明,模型BN-SVR是有效可行的,且较经典支持向量回归模型获得更好的性能.
柔性支持向量回归及其在故障检测中的应用支持向量回归(Support vector regression,SVR)的学习性能及泛化性能取决于参数设置.在常规方法中,这些参数以固定值形式参与运算,而当面对复杂分布的数据集 ... 合之间进行取舍.因此,本文提出一种能够根据样本分布进行参数自我调整的柔性支持向量回归算法(Flexiblesupport vector regression,F-SVR).该算法根据样本分布的复杂度,将训练样本划分为多个区域,在训练过程中,F-SVR为不同区域设置不同的训练参数,有效避免了过拟合与欠拟合.本文首先采用一组人工数据对 ...
Model combination for support vector regression via regularizati... ... order to improve the generalization performance of support vector regression (SVR), we propose a novel model combination method for SVR on regularization path. First, we construct the initial candidate model set using the regularization path, whose ...
Awesome-ML：很棒的机器学习 ... ）回归 Predict continuous values 线性回归 -Rohith Gandhi -Matthew Mayo，KDnuggets -Sayak Paul -Hardik Jaroli -edureka :white_medium_star: -相关系数r和确定系数r 2或R2 逐步回归支持向量回归（SVR） Sharp（2020年3月）多元自适应回归样条（MARS）局部加权散点图平滑（LOWESS）局部估计的散点图平滑（LOESS）多元线
机器学习：机器学习-学习阶段 ... 预处理自变量和因变量之间的差异 Python中的多重线性回归（横向加速）多项式回归 MLR 2分钟内的线性回归回归中的R ^ 2 SVM-SVR SVM-SVC支持向量分类梯度下降和正态方程朴素贝叶斯背后的数学科学理解-5分钟内的逻辑回归:motorcycle:‍:motorcycle:- //srivicky2000.medium.com
基于非线性径向基核函数支持向量机的堆肥产品近红外光谱分析研究探讨了径向基核函数(RBF)支持向量机(RBF-SVR)建立定量分析模型时主要参数的优选方法及其在 ...
Wind speed prediction using reduced support vector machines with... ... systems. This paper presents a wind speed prediction concept with high efficiency convex optimization support vector machine for data regression (SVR). Based on the SVR, a reduced support vector machine (RSVM) is proposed, which preselects a subset of dat
基于回归型最小二乘支持向量机卷积模板的椒盐噪声开关滤波器 ... 种以回归型最小二乘支持向量机(Least square support vector regression , LS-SVR)为数据恢复算法的开关型滤波器。首先利用max-min算子对 ... 进一步将窗口分为只有中心点被污染和多点被沾染二类, 利用LS-SVR良好的数据逼近能力, 对窗口进行曲面拟合, 实现了被污染的 ... 的数据点的损害。为提高算法的运算速度, 根据滤波策略和LS-SVR的特点, 先期构造了二种LS-SVR卷积模板, 将LS-SVR的训练过程转化为了简单的加权求和运算, 增加了算法的实用性。实验表明, ...
基于可见光图像分析和支持向量机的鸭蛋新鲜度识别 ... 参数, 将哈夫单位作为新鲜度的验证指标, 建立了基于支持向量机(SVM)的蛋心内部色泽参数的鸭蛋新鲜度预测模型。模型表明：当SVM类型为epsilon-SVR, 核函数为RBF模型特征参数C=27、σ=23时所建立的模型预测效果最好。其中模型预测效果参数RMSEC=0.9520, EMSEP=0.4205。鸭蛋新鲜度预测值与 ...
Robust prognostics for state of health estimation of lithium-ion... Robust prognostics for state of health estimation of lithium-ion batteries based on animproved PSO-SVR model

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