کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
408927 | 679047 | 2008 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Model optimizing and feature selecting for support vector regression in time series forecasting
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper, the problem of optimizing SVR automatically for time series forecasting is considered, which involves introducing auto-adaptive parameters CiCi and εiεi to depict the non-uniform distribution of the information offered by the training data, developing multiple kernel function KσKσ to rescale different attributes of input space, optimizing all the parameters involved simultaneously with genetic algorithm and performing feature selection to reduce the redundant information. Experimental results assess the feasibility of our approach (called Model-optimizing SVR or briefly MO-SVR) and demonstrate that our method is a promising alternative for time series forecasting.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 72, Issues 1–3, December 2008, Pages 600–611
Journal: Neurocomputing - Volume 72, Issues 1–3, December 2008, Pages 600–611
نویسندگان
Wenwu He, Zhizhong Wang, Hui Jiang,