基于启发式广度优先搜索的SVR参数优化方法研究

摘要：

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参数选择提供了一种新的有效解决方案.

关键词：支持向量回归机、广度优先搜索、参数选择、交叉验证

所属期刊栏目：8

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金30570352

在线出版日期：2010-11-08（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：219-222