基于Bayesian-SVR的城市用水量软测量建模

摘要：

针对传统吏叉验证方法确定SVR模型参数存在耗时过长的问题,利用贝叶斯置信框架推断SVR的模型参数.通过第一级推断确定支持向量机的权矢量ω和偏置项b,通过第二级推断确定模型确定不敏感系数ε、惩罚因子C,通过第三级推断得到核参数.然后利用该方法对某城市用水系统中用水量进行建模,预测结果表明该方法不仅能加快建模速度,而且提高了预测精度.

关键词： 交叉验证 支持向量回归 贝叶斯置信框架

作者: 王鲜芳 杜志勇 潘丰

作者单位: 河南师范大学,计算机与信息技术学院,河南,新乡,453007;江南大学,通信与控制工程学院,江苏,无锡,214122 河南机电高等专科学校计算机科学与技术系,河南,新乡,453002 江南大学,通信与控制工程学院,江苏,无锡,214122

会议类型: 国内会议

会议名称: 第21届中国过程控制会议

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 409-413

在线出版日期: 2010-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）