基于输入K-近邻的正则化路径上SVR贝叶斯组合

发布时间：2017-11-04 11:06

  本文关键词：基于输入K-近邻的正则化路径上SVR贝叶斯组合

  更多相关文章： 模型组合 正则化路径 支持向量回归 一致性 K-近邻

【摘要】：在ε-不敏感支持向量回归(ε-insensitive support vector regression,ε-SVR)正则化路径的基础上,提出基于输入K-近邻的三步式SVR模型组合方法。在整个样本集上进行训练,求得ε-SVR的正则化路径。由SVR正则化路径的分段线性性质确定初始模型集合,并应用平均贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)策略对初始模型集合进行修剪以获得候选模型集合。该修剪策略可减小候选模型集合的规模,提高模型组合的计算效率和预测性能。在预测或测试阶段,根据样本输入向量采用K-近邻法确定最终组合模型集合,并实现贝叶斯组合预测。证明了ε-SVR模型组合的Lε-风险一致性,给出了SVR模型组合基于样本的合理性解释。试验结果验证了正则化路径上基于输入K-近邻的ε-SVR模型组合的有效性。
【作者单位】： 东北石油大学计算机与信息技术学院;北京德威佳业科技有限公司博士后科研工作站;大庆油田有限责任公司第五采油厂信息中心;东北石油大学教育部提高油气采收率重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51574085) 黑龙江省自然科学基金资助项目(F2015020) 北京市博士后工作经费资助项目(2015ZZ-120) 北京市朝阳区博士后工作经费资助项目(2014ZZ-14) 东北石油大学校培育基金资助项目(XN2014102)
【分类号】：TP181
【正文快照】： 网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/37.1391.T.20160924.1802.002.html2.北京德威佳业科技有限公司博士后科研工作站,北京100020;3.大庆油田有限责任公司第五采油厂信息中心,黑龙江大庆163318;4.东北石油大学教育部提高油气采收率重点实验室,黑龙江大庆163318)0引

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本文编号：1139132