一种SVM非线性回归算法

摘要：

提出了一种新的基于分类的SVM非线性回归算法(CSVR),首先将Y扩展为Y+ 和Y- 两个数据集,再将n维输入空间X中的数据连同Y+ 和Y- 组成n+1维空间中的两类数据,并用Z {+1,-1}来标识两类数据,再利用标准的SVM二分类算法求解.利用该算法对一系列的基准函数进行测试,取得了令人满意的结果.该算法对噪声数据不敏感,具有较好的鲁棒性,并且可以根据实际需要设定ε的大小,防止出现过拟合现象.该算法由于不需要先验地建立一个参数未知的回归模型,因此可以用在其他传统统计回归算法失效的场合.

关键词：非线性、回归算法、支持向量机

所属期刊栏目：31

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金30271048

在线出版日期：2005-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：19-21