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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2010-05-15

Journal:计算机学报

Included Journals:EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

Volume:33

Issue:5

Page Number:841-846

ISSN No.:0254-4164

Key Words:支持向量回归;静态储备池;Newton算法;鲁棒性

Abstract:针对大规模非线性回归问题,提出基于静态储备池的Newton算法.利用储备池搭建高维特征空间,将原始问题转化成与储备池维数相关的线性支持向量回归问题,并应用Newton算法求解.鲁棒损失函数的应用可抑制异常点对预测结果的干扰.通过与SVR(Support Vector Regression)及储备池Tikhonov正则化方法比较,验证了所提方法的快速性、较高的预测精度和较好的鲁棒性.