动态最小二乘支持向量机学习算法

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动态最小二乘支持向量机学习算法

邓兴升, 花向红

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2008 > 33(11): 1122-1125

邓兴升, 花向红. 动态最小二乘支持向量机学习算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(11): 1122-1125.

引用本文:

邓兴升, 花向红. 动态最小二乘支持向量机学习算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(11): 1122-1125.

DENG Xingsheng, HUA Xianghong. Learning Algorithm of Dynamic Least Square Support Vector Machine[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(11): 1122-1125.

Citation:

DENG Xingsheng, HUA Xianghong. Learning Algorithm of Dynamic Least Square Support Vector Machine[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(11): 1122-1125.

动态最小二乘支持向量机学习算法

邓兴升^1,2,
花向红^1,2

¹武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号430079;²武汉大学灾害监测与防治研究中心,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40474003)

作者简介:
邓兴升,博士生,高级工程师。主要从事变形监测与灾害预报及统计学习理论等方面的研究。

中图分类号: P258;TU196

Learning Algorithm of Dynamic Least Square Support Vector Machine

DENG Xingsheng^1,2,
HUA Xianghong^1,2

¹School of Geodesy and Geomatics,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China;²Research Center for Hazard Monitoring and Prevention,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40474003)

摘要: 针对大样本集的训练问题和动态训练样本的模型更新问题,提出了动态最小二乘支持向量机学习算法。该算法充分利用已建好的模型,逐渐加入新样本,并可删除位于任何位置的非支持向量,避免了矩阵求逆运算,保证了算法的高效率。大坝变形及电离层延迟两个时间序列的预报实例表明,该算法具有计算时间短、预报精度高的特点。
- 动态最小二乘支持向量机 /
- 在线时间序列预报 /
- 大规模学习问题
Abstract: Aiming at solving the training problem of large-scale sample sets and model modifying problem of dynamic training sets,the dynamic least square support vector machine method is presented.The novel method can take full advantage of the model which is built by incremental algorithm.Based on the updated model,the new samples can be added gradually,the non-support vectors located in any position of the training set can be found and deleted easily.The matrix inverse algorithm is avoided;then a high calculation efficiency can be obtained theoretically.Two examples,one is dam deformation prediction and the other is ionosphere delay prediction,show the excellent performance of the proposed algorithm in modeling time and prediction precision.All the samples indicate that the method proposed is superior than other methods at present.
- dynamic least square support vector machine(DLSSVM) /
- on-line time series prediction /
- large-scale learning problem

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[6]	. 一种大规模车辆路径问题的启发式算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(3): 307-.
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[8]	沈军, 杨敏华, 钟荣华, 马慧云. 利用在线向量机和Unscented Kalman滤波进行降水序列滤波研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(2): 222-225.
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动态最小二乘支持向量机学习算法

邓兴升^1,2,
花向红^1,2

¹武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号430079;²武汉大学灾害监测与防治研究中心,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40474003)

作者简介:
邓兴升,博士生,高级工程师。主要从事变形监测与灾害预报及统计学习理论等方面的研究。

收稿日期: 2008-09-15
修回日期: 2008-09-15
刊出日期: 2008-11-05

中图分类号: P258;TU196

关键词:

动态最小二乘支持向量机 /

在线时间序列预报 /

大规模学习问题

摘要: 针对大样本集的训练问题和动态训练样本的模型更新问题,提出了动态最小二乘支持向量机学习算法。该算法充分利用已建好的模型,逐渐加入新样本,并可删除位于任何位置的非支持向量,避免了矩阵求逆运算,保证了算法的高效率。大坝变形及电离层延迟两个时间序列的预报实例表明,该算法具有计算时间短、预报精度高的特点。

English Abstract

邓兴升, 花向红. 动态最小二乘支持向量机学习算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(11): 1122-1125.

引用本文:

邓兴升, 花向红. 动态最小二乘支持向量机学习算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(11): 1122-1125.

DENG Xingsheng, HUA Xianghong. Learning Algorithm of Dynamic Least Square Support Vector Machine[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(11): 1122-1125.

Citation:

DENG Xingsheng, HUA Xianghong. Learning Algorithm of Dynamic Least Square Support Vector Machine[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(11): 1122-1125.

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