基于时序核函数的支持向量回归机

摘要

为克服维数灾难和过拟合等传统算法所不可规避的问题,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)提出基于时序数据时间相关性的核函数修正选择方法,并以真实的二氧化硫(SO2)数据为实验数据验证该方法的有效性.实验结果表明采用时序核函数对测试数据集的拟合效果更好,并对模型泛化能力有一定的提高.