基于惩罚样条的支持向量回归

发布时间：2020-08-12 15:10

【摘要】：在统计学习中,支持向量机是用来处理分类和回归问题的监督学习算法,其以泛化能力强在学术界和工业界有着大量的研究和应用.支持向量机通过核方法处理非线性问题,而在数据分析研究领域另一种广为人知的处理非线性问题的方法是惩罚样条.惩罚样条不需要明确变量间的函数关系,充分利用数据本身去选择合适的回归函数来拟合数据的变化趋势,能很好的解决变量之间的非线性问题.本文首先提出一种新的局部惩罚样条回归方法,该方法能够很好的解决数据具有局部异质性的问题.其采用对数据波动较小的区域实行较大的惩罚,波动较大的区域实行较小的惩罚策略,充分的利用数据去驱动模型的惩罚,在实际模拟中表现出较好的效果.其次,本文将惩罚样条与支持向量回归结合起来,利用低秩样条可以显著的降低计算复杂度,并且表现出较好的泛化能力.最后为了减少基于惩罚样条的支持向量回归的超参数数量,本文提出了基于惩罚样条的自适应支持向量回归,该方法较基于惩罚样条的支持向量回归明显减少了需要选择的超参数个数且泛化能力更优.
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O212.1

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本文编号：2790692