%0 Journal Article
%T 基于数据依赖核支持向量机回归的风速预测模型
%A 王定成
%A 倪郁佳
%A 陈北京
%A 曹智丽
%J 南京师范大学学报(自然科学版)
%D 2014
%X 针对风速随机性大、影响因素多、预测准确度不高的情况,基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学角度分析核函数的几何结构,构造数据依赖核函数,并与支持向量机回归相结合,形成数据依赖核支持向量机回归(datadependentkernel-svr,ddk-svr)方法.将该方法用于风速预测中,建立ddk-svr风速预测模型,并将预测结果与传统支持向量机、神经网络方法进行对比.结果表明,ddk-svr方法具有更高的预测精度.
%K 风速预测
%K 数据依赖核
%K 支持向量机回归
%U http://njsfdxzrb.paperonce.org/oa/darticle.aspx?type=view&id=201403003