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基于数据依赖核支持向量机回归的风速预测模型

王定成 倪郁佳 陈北京 曹智丽

南京师大学报(自然科学版)Issue(3):15-20,6.
南京师大学报(自然科学版)Issue(3):15-20,6.

基于数据依赖核支持向量机回归的风速预测模型

A Wind Speed Forecasting Model Based on Support Vector Regression with Data Dependent Kernel

王定成 1倪郁佳 1陈北京 1曹智丽1

作者信息

  • 1. 南京信息工程大学计算机与软件学院,江苏 南京210044
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摘要

Abstract

Wind is random and has many factors. Besides,the prediction accuracy of wind is not high. Therefore,based on the statistics relationship between Support Vector Machine( SVM) and information geometry,the geometry of kernel function is analyzed. A data dependent kernel is constructed and combined with Support Vector Regression( SVR) . Then,the support vector regression machine with data dependent kernel is proposed. We build a wind speed forecasting model and forecast the wind speed. Compared with SVM and neural networks,DDK-SVR method has higher prediction accuracy.

关键词

风速预测/数据依赖核/支持向量机回归

Key words

wind speed forecasting/data dependent kernel/support vector regression machine

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王定成,倪郁佳,陈北京,曹智丽..基于数据依赖核支持向量机回归的风速预测模型[J].南京师大学报(自然科学版),2014,(3):15-20,6.

基金项目

国家自然科学基金(61103141)、江苏省自然科学基金(BK2012858)、江苏省高校自然科学研究资助项目(13KJB520015) (61103141)

南京师大学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-4616

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