摘要:
针对支持向量机参数的选取还没有一套完整的理论支撑,提出以加权精度来评价某一组参数的预测效果。通过循环交叉验证和全局变步长的方法,对最优参数进行搜索。考虑参数间的相互影响,研究参数的组合形式对精度的影响,确定参数的最优组合形式。实例分析表明,参数的最优组合能够提高支持向量机对设备费用的预测精度。
孙林凯, 金家善, 耿俊豹. 基于加权精度的ε-SVR组合参数优化[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2011, 33(8): 1820-1823.
SUN Lin-kai, JIN Jia-shan, GENG Jun-bao. Combined parameter optimization for ε-SVR based on weighted accuracy[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2011, 33(8): 1820-1823.