[1]刘永进 汪西莉.集成SVM的回归预测及其遥感应用[J].计算机技术与发展,2010,(07):52-55.
　LIU Yong-jin,WANG Xi-li.Regression Prediction Using SVM Ensemble and Its Remote Sensing Application[J].,2010,(07):52-55.
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集成SVM的回归预测及其遥感应用()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年07期
页码:
52-55
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Regression Prediction Using SVM Ensemble and Its Remote Sensing Application
文章编号:
1673-629X（2010）07-0052-04
作者:
刘永进 汪西莉
陕西师范大学计算机科学学院
Author(s):
LIU Yong-jin; WANG Xi-li
School of Computer Science,Shaanxi Normal University
关键词:
支持向量机; 遗传算法; Bagging算法; 异构集成; 水质参数; 回归模型
Keywords:
SVM;  GA;  Bagging algorithm;  heterogeneous ensemble;  water quality parameters;  regression model
分类号:
TP391
文献标志码:
A
摘要:
为了提高单支持向量机（SVM）回归模型的泛化能力,引入遗传算法（GA）用以搜索SVM的＂低偏差区域＂,给出了一种基于GA的SVM异构集成方法。用此方法对十个典型的数据集进行回归预测,并与单SVM回归结果和Bagging集成回归结果进行了比较,表明这种异构集成方法有较好的泛化能力。将这种方法应用于感兴趣的四个渭河陕西段水质参数的遥感反演,取得了更为精确的预测结果。实验表明,对小样本情况,基于GA的SVM异构集成方法能在付出合理时间花销的条件下,使单SVM的泛化能力得到有效提升
Abstract:
To improve the generalization ability of a single SVM regression model,a heterogeneous ensemble approach of SVMs is proposed by employing GA to search low bias region.Ten representative data sets were regressed,comparing with the single SVM regression and

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（40671133）刘永进（1977-），男，硕士研究生，研究方向为智能信息处理、模式识别、图像处理汪西莉，教授，硕士生导师，研究方向为智能信息处理、横式识别、图像处理等
更新日期/Last Update: 1900-01-01