基于支持向量机的时态数据预测方法

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.

关键词：回归支持向量机、时态数据、预测

所属期刊栏目：43

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：177-179,184