典型文献
在线临近支持向量回归机算法
文献摘要：
对于时间序列预测问题,临近支持向量回归机的求解矩阵的规模会随着样本数目的增加而急剧增大.针对这一问题,提出了一种在线临近支持向量机回归算法.利用在线学习来更新样本数据以及核矩阵,通过删除旧样本添加新样本来保证训练样本数目的恒定,以降低存储空间和计算代价.实验结果表明,与已有的相关算法相比,所提算法不仅具有良好的预测精度,而且在进行多步预测时,具有较高的预测效率.
文献关键词：
时间序列预测;多步预测;临近支持向量机;在线学习
中图分类号：
作者姓名：
吴青;李明明;李飞燕
作者机构：
西安邮电大学 自动化学院,陕西西安710121
文献出处：
引用格式：
[1]吴青;李明明;李飞燕-.在线临近支持向量回归机算法)[J].西安邮电大学学报,2022(05):88-97
A类：
临近支持向量机
B类：
支持向量回归机算法,时间序列预测,解矩阵,支持向量机回归算法,在线学习,更新样本,核矩阵,删除,除旧,训练样本,存储空间,多步预测
AB值：
0.24726
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