【摘 要】
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支持向量回归机基于结构风险最小化原理对目标值进行预测,但不能得到 目标值的区间值.而在实际应用中,需要预报某个目标值的区间值.结合v-支持向量回归机的模型结构,利用区间
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453007;河南师范大学国有资产管理处,河南新乡453007
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支持向量回归机基于结构风险最小化原理对目标值进行预测,但不能得到 目标值的区间值.而在实际应用中,需要预报某个目标值的区间值.结合v-支持向量回归机的模型结构,利用区间数、统计学习理论建立了基于不等式约束的高斯噪声特性区间v-支持向量回归机,构造Lagrange泛函得到其对偶问题进行求解,并理论上证明了模型的正确性.最后得出基于Gaussian噪声影响的v-支持向量回归模型为文章模型特例的结论.
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