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《中南大学》 2007年
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径向基神经网络和支持向量机的参数优化方法研究及应用

吴明圣  
【摘要】: 本文主要研究基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的径向基(Radial basis Function,RBF)神经网络和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数优化方法及其在建筑工程投资估算中的应用。 RBF神经网络是一种基于正则化理论的三层前馈网络,它有很好的泛化能力并且不会陷入局部极小,已证明它能以任意精度逼近任一连续函数。RBF神经网络的关键在于径向基函数中心和宽度的选取。 支持向量机是基于统计学习理论的一种新的模式识别技术,它通过Mercer核函数将原始空间中的非线性问题转化为另一个高维空间中的线性问题,在这个变换的高维空间求最优或广义最优分类面。参数选择是影响支持向量机实用性能的重要因素。 针对RBF神经网络和支持向量机中径向基函数宽度(参数)难以合理确定的难题,本文在分析了以上两种网络中径向基函数宽度确定方法的基础上提出了一种在样本各分量相互独立条件下的参数优化方法,该方法是将样本各分量的方差这一先验信息引入到径向基函数宽度的确定方法中以达到参数优化目的。由于主成分分析可以消除原始样本分量间的相关性,从而为参数优化带来了方便;同时主成分分析通过降维处理可以减少网络的输入维数,从而降低网络结构的复杂性,对RBF神经网络来说可尽可能地避免“维数灾”问题。 本文最后将基于主成分分析的RBF神经网络和支持向量机的估算方法用于建筑工程投资估算问题。实验结果表明,本文提出改进后方法的估算精度比改进前方法有了明显的提高。
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP183

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【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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7 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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8 王硕;设备状态监测无线集成网络节点设计与研究[D];广东工业大学;2005年
9 李珊;电力上市公司投资价值评价[D];华北电力大学(河北);2007年
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