【摘 要】
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支持向量回归机（Support vector regressio,SVR）模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选择,其参数选择实质上是一个优化搜索过程。根据启发式广度优先搜索（Heuristic Bre
【机 构】
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湖南农业大学东方科技学院,湖南农业大学资环学院,湖南农业大学生物科学技术学院
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支持向量回归机（Support vector regressio,SVR）模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选择,其参数选择实质上是一个优化搜索过程。根据启发式广度优先搜索（Heuristic Breadth first Search,HBFS）算法在求解优化问题上高效的特点,提出了一种以k-fold交叉验证的最小化误差为目标,HBFS为寻优策略的SVR参数选择方法,通过3个基准数据集对该模型进行了仿真实验,结果表明该方法在保证预测精度前提下,大幅度的缩短了训练建模时间,为大样本的SVR参数选择提
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