首页> 中文期刊>计算机集成制造系统 >基于具有高斯损失函数支持向量机的预测模型

基于具有高斯损失函数支持向量机的预测模型

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

鉴于∈-不敏感损失函数的标准支持向量机对产品销售时序的预测效果不好,提出一种采用高斯函数作为损失函数的支持向量机,给出相应的产品销售短期智能预测方法和参数优选算法.最后以汽车销售实例进行分析,表明基于高斯损失函数的支持向量机的短期预测方法是有效可行的.

著录项

来源
《计算机集成制造系统》|2009年第2期|306-312,332|共8页
作者
吴奇; 严洪森;
展开▼
作者单位

东南大学,复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏,南京,210096;

东南大学,复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏,南京,210096;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
支持向量机; 粒子群优化; 混沌映射; 嵌入式; 预测; 模型;
入库时间 2022-08-18 04:35:17

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 具有多分段损失函数的多输出支持向量机回归 [J] . 胡根生 ,邓飞其 . 控制理论与应用 . 2007,第005期
2. 基于Rescaled Hinge损失函数的多子支持向量机 [J] . 李卉 ,杨志霞 . 计算机应用 . 2020,第011期
3. 基于Pinball损失函数支持向量机的极化SAR图像鲁棒分类 [J] . 张腊梅 ,张思雨 ,董洪伟 . 雷达学报 . 2019,第004期
4. 基于 ε-Pinball损失函数的拉普拉斯双支持向量机 [J] . 赵瑞卿 ,张晓丹 ,赵伟峰 . 济南大学学报（自然科学版） . 2019,第005期
5. 基于Pinball损失函数的半监督支持向量机 [J] . 刘旭东 ,张晓丹 . 济南大学学报（自然科学版） . 2017,第001期
6. q-对称熵损失函数下逆高斯分布形状参数的估计 [C] . 李洪静 ,冯敬海 ,宋立新 . 中国现场统计研究会第十三届学术年会 . 2007
7. 基于高斯分布的正交分解分类损失函数的研究 [A] . 刘孟鑫 . 2019

获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

客服微信
服务号