基于支持向量机的足月胎儿体重预测新方法

摘要

支持向量机回归估计的性能往往依赖于核函数及其参数、不敏感系数和惩罚因子的确定.支持向量机中参数的确定是一个较为困难的问题,以往通常采用交叉验证的方法确定参数.本研究提出了自适应参数调整支持向量回归估计方法(A-SVM),给出了自适应参数调整算法.并已成功地应用于足月胎儿体重的建模,且经与径向基网-偏最小二乘回归方法(RBFN-PLSR)建立的模型比较,A-SVM方法拟合精度和预测能力均比RBFN-PLSR方法好.