连续超松弛支持向量机回归算法应用研究

摘要

支持向量回归问题的研究,对函数拟合(回归逼近)具有重要的理论和应用意义.借鉴分类问题的有效算法,将其推广到回归问题中来,针对用于分类问题的SOR支持向量机有效算法,提出了SORR支持向量回归算法.在若干不同维数的数据集上,对SORR算法、ASVR算法和LibSVM算法进行数值试验,并进行比较分析.数值实验结果表明,SORR算法是有效的,与当前流行的支持向量机回归算法相比,在回归精度和学习速度上都有一定的优势.