较为平滑的模型(gamma 较小)可以通过增加 C 值来使得模型变得复杂一些,去拟合多一些的样本。 注意到,对于某些较为适中的 gamma 值,当 C 变得非常大的时候,也能得到跟 C 比较小的时候一样表现好的模型。但是, RBF 核辐射范围即 gamma 比较合适时,核本身就可以作为一个很好的结构性正则途径。所以如果当 C 取...
svm基于应用模型及其选择的应用rbf核svm的模型的 系统标签: rbfsvm模型分类器线性选择 !""#$!%计算机工程与应用&简介对于一组训练样本(!",#"),"’&,…,$,!"!%&,#!(&,)&*’,+,-(+.//012,34201-546783,支持向量机)9&:需要解决的是下面的优化问题:;78!,(,"&!!)!*&+$",&!;其中#"(!)-"...
露天台阶爆破块度参数的RBF-SVM预测模型
数学建模必备回归预测模型。基于Matlab的BP回归、CNN回归、ELM回归、GA-BP回归、LSTM回归、PSO-BP回归、RBF回归、RF回归、SVM回归九种回归预测算法。回归算法是多特征输入,单特征输出,算法相互之间对比,可自行替换数据后预测。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 281
使用RBF核的SVM(支持向量机)被广泛应用于模式识别中.此类SVM的模型选择取决于两个参数,其一是惩罚因子C,其二是核参数σ2.该文使用了网格搜索和双线性搜索两种方法进行参数选择,并将两者的优点综合,应用于脱机手写体英文字符识别.实验在NIST数据集上进行了验证,对搜索效率和推广识别率进行了比较.实验结果还表明使用最...
摘要 通过使用支持向量机算法将主成分回归的线性预测结果和径向基神经网络的非线性预测结果相结合,提出一种新的预测模型,该模型提高了预测精度,解决了预测方式单一的问题.将新预测模型应用于财政数据预测结果表明,与传统主成分回归和径向基神经网络...
基于RBF神经网络模型和SVM模型的压力传感器温度补偿方法
PCR-RBF-SVM预测模型在财政数据中的应用
一类基于SVM/RBF的气象模型预测系统 维普资讯 http://www.cqvip.com
2.libsvm 3.GABP 4.RF 5.RBF 三、时间序列模型 一列时序数据转16列数据,即滑动窗口15,,15输入,单输出,75%训练,25测试,样本集打乱。 %% 划分训练集和测试集 temp = 1: 1: 922; P_train = res(temp(1: 700), 1: 15)'; T_train = res(temp(1: 700), 16)'; ...