【摘 要】
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支持向量回归是解决非线性时间序列预测问题的有效方法之一.为得到机场噪声时间序列预测的优化模型,将ν支持向量回归机解路径算法（ν-Svr Path）用到机场噪声时间序列的建模中,
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京信息职业技术学院计算机与软件学院
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支持向量回归是解决非线性时间序列预测问题的有效方法之一.为得到机场噪声时间序列预测的优化模型,将ν支持向量回归机解路径算法（ν-Svr Path）用到机场噪声时间序列的建模中,由此得到的模型在保证预测准确性的基础上,大大缩短了训练时间.在某机场噪声实测数据上的实验表明：由ν-Svr Path算法构造的预测模型在训练时间和预测的准确性上,其结果均优于盲目选取ν的模型;同时,由ν-Svr Path算法构造的模型的预测准确率高于ARMA和ε-SVR构造的模型,对机场噪声时间序列预测具有一定的实用价值.
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