本文關(guān)鍵詞：基于輸入K-近鄰的正則化路徑上SVR貝葉斯組合

  更多相關(guān)文章： 模型組合 正則化路徑 支持向量回歸 一致性 K-近鄰

【摘要】：在ε-不敏感支持向量回歸(ε-insensitive support vector regression,ε-SVR)正則化路徑的基礎(chǔ)上,提出基于輸入K-近鄰的三步式SVR模型組合方法。在整個樣本集上進行訓(xùn)練,求得ε-SVR的正則化路徑。由SVR正則化路徑的分段線性性質(zhì)確定初始模型集合,并應(yīng)用平均貝葉斯信息準(zhǔn)則(Bayesian Information Criterion,BIC)策略對初始模型集合進行修剪以獲得候選模型集合。該修剪策略可減小候選模型集合的規(guī)模,提高模型組合的計算效率和預(yù)測性能。在預(yù)測或測試階段,根據(jù)樣本輸入向量采用K-近鄰法確定最終組合模型集合,并實現(xiàn)貝葉斯組合預(yù)測。證明了ε-SVR模型組合的Lε-風(fēng)險一致性,給出了SVR模型組合基于樣本的合理性解釋。試驗結(jié)果驗證了正則化路徑上基于輸入K-近鄰的ε-SVR模型組合的有效性。
【作者單位】： 東北石油大學(xué)計算機與信息技術(shù)學(xué)院;北京德威佳業(yè)科技有限公司博士后科研工作站;大慶油田有限責(zé)任公司第五采油廠信息中心;東北石油大學(xué)教育部提高油氣采收率重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51574085) 黑龍江省自然科學(xué)基金資助項目(F2015020) 北京市博士后工作經(jīng)費資助項目(2015ZZ-120) 北京市朝陽區(qū)博士后工作經(jīng)費資助項目(2014ZZ-14) 東北石油大學(xué)校培育基金資助項目(XN2014102)
【分類號】：TP181
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/37.1391.T.20160924.1802.002.html2.北京德威佳業(yè)科技有限公司博士后科研工作站,北京100020;3.大慶油田有限責(zé)任公司第五采油廠信息中心,黑龍江大慶163318;4.東北石油大學(xué)教育部提高油氣采收率重點實驗室,黑龍江大慶163318)0引

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