论文部分内容阅读
多尺度小波核支持向量回归方法具有较强的鲁棒性和较好的泛化能力,而模型选择是其获得良好泛化性能的关键,其中采用多尺度核方法参数选择的复杂度比单个核方法的参数选择大得多。这里提出了一种构造多尺度Morlet小波核的支持向量回归机的方法,它采用量子聚类方法划分样本类别以确定多尺度核的尺度个数,依赖支持向量数据描述方法对相应样本计算其核宽度,然后用文化算法优化剩下的少量模型参数。结果表明所得到的多尺度小波核模型的泛化能力明显优于单小波核或高斯核情形。分别用3个标准回归数据集Bostonhous-ing、Bodyf