计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (19): 177-179.
庄 彬,孟志青
ZHUANG Bin,MENG Zhi-qing
摘要: 支持向量回归机使用由经验误差项和常数项所构成的风险函数,满足结构风险最小原则。在时态数据预测领域,它将成为一种很有前途的预测方法。简要介绍了回归支持向量机的基本理论。基于回归支持向量机模型,建立了一个对时态数据预测的方法,可以对多属性时态数据进行预测,并与其它预测模型(BP神经网络)进行比较。实验结果表明所提出的方法在预测的稳定性和准确性方面都要优于BP神经网络模型。