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    CRISTIANINI N, SHAWE-TAYLOR J.An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods[M].New York:Cambridge University Press, 2000.

has been cited by the following article:

  • TITLE: 基于Takens理论和SVM的滑坡位移预测
  • AUTHORS: 董 辉, 傅鹤林, 冷伍明, 邓宗伟
  • KEYWORDS: 道路工程,滑坡位移预测,Takens理论,支持向量机,相空间重构
  • JOURNAL NAME: 中国公路学报 Jan 08, 2016
  • ABSTRACT: ?针对滑坡变形时序非线性,数据量少的特点,引入Takens理论,采用支持向量机(SVM)建立其预测模型,建模过程中,比较了由不同核函数获得的SVM模型的性能,同时将SVM与RBF、Elman神经网络模型进行外推7步预测试验比较。结果表明:RBF核函数具有更好的工程实用价值;在有限样本情况下,SVM预测模型具有更好的准确性和泛化性,其7步预测平均误差率控制在5%以内,可见该方法在滑坡变形预测方面极具潜力。