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基于B样条的支持向量分位数回归

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支持向量机能很好处理分类和回归问题,分位数能更全面、稳健地表达随机变量之间的关系,因此基于支持向量机的分位数回归成为非常流行的统计学习方法.当前,支持向量分位数回归方法大多是基于高斯核函数、径向基函数等,却少见使用B样条基.该文利用B样条基函数优良的拟合特性,将其用于支持向量分位数回归,给出模型的建立和求解,并给出模拟和应用研究.
Support Vector Quantile Regression via B-spline

杨联强、蔺一鸣、唐燕武

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安徽大学数学科学学院,安徽合肥230601

安庆师范大学数学与计算科学学院,安徽安庆246133

支持向量机 分位数回归 B样条 对偶问题

安徽大学大学生科研训练计划安徽省高校自然科学基金重点项目

J10118520281KJ2017A028

2019

安庆师范大学学报(自然科学版)
安庆师范学院

安庆师范大学学报(自然科学版)

影响因子：0.252
ISSN：1007-4260
年,卷(期)：2019.25(4)
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