文献类型：期刊文章

作　　者：刘靖旭[1] 蔡怀平[2] 谭跃进[2]

机构地区：[1]信息工程大学信息工程学院,河南郑州450002 [2]国防科学技术大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073

出　　处：《系统仿真学报》

年　　份：2007

卷　　号：19

期　　号：7

起止页码：1540-1543

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20071710572157)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：对支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的自由参数进行调整是提高SVR模型推广能力的重要途径,通常通过最小化模型的推广误差估计来实现。交叉验证(CrossValidation,CV)误差是推广误差的一种近似无偏估计,基于CV误差的参数调整大多采用网格搜索法,计算比较费时,需要寻找高效的参数调整算法。通过对径向基核函数SVR的CV误差随参数变化趋势的分析,提出一种启发式搜索算法。该算法采用阶梯式搜索以找出近似最优解,然后用局部算法求取更精确的解。基准数据集上的实验表明所提算法的有效性和高效性。

关 键 词：交叉验证误差  支持向量回归 参数调整  启发式算法

分 类 号：TP181]