本文作者：顾嘉运；刘晋飞；陈明；成功正常投稿发表论文到《计算机工程》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对支持向量机回归预测精度与训练样本尺寸不成正比的问题,结合支持向量机分类与回归算法,提出一种大样本数据分类回归预测改进算法。设计训练样本尺寸寻优算法,根据先验知识对样本数据进行人为分类,训练分类模型,基于支持向量机得到各类别样本的回归预测模型,并对数据进行预测。使用上证指数的数据进行实验,结果表明,支持向量机先分类再回归算法预测得到的均方误差达到12.4,低于人工神经网络预测得到的47.8,更远低于支持向量机直接回归预测得到的436.9,验证了该方法的有效性和可行性。
【论文正文预览】：1概述目前,机器学习方法得到了广泛的应用,不少学者将机器学习的方法应用于机械产品的寿命预测,而其中人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)和支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)等方法在寿命预测中应用较多。由于人工神经网络存在对样本数量与质量具有高依赖性,
【文章分类号】：TP18
【稿件关键词】：支持向量机大样本尺寸优化分类回归预测
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【稿件标题】：【gpa改进算法论文】基于SVM的大样本数据回归预测改进算法
【作者单位】：同济大学机械工程学院;同济大学电子与信息工程学院;
【发表期刊期数】：《计算机工程》2014年01期
【期刊简介】：《计算机工程》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机工程杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN31-1289/TP，国际刊号：ISSN1000-3428。计算机工程杂志社由中国电子科技集团公司主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来......更多计算机工程杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6013/)投稿信息
【版权所有人】：顾嘉运；刘晋飞；陈明；

更多科技类论文详细信息: 【gpa改进算法论文】基于SVM的大样本数据回归预测改进算法
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