《基於多輸出支持向量回歸的預測技術研究》是依託華中科技大學，由鮑玉昆擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於多輸出支持向量回歸的預測技術研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：鮑玉昆
- 依託單位：華中科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
針對標準支持向量回歸單變數輸出結構的局限，即不能有效地處理複雜多輸出變數間存在依賴關係和序貫性（排序性）特徵的預測建模任務（例如多步預測和區間型預測），本項目結合多輸出支持向量回歸學習機（M-SVR）同時處理多個輸入-輸出變數的特點，以刻畫複雜多輸出變數間依賴關係與序貫性特徵為研究切入點，從構建新穎M-SVR預測建模框架和結合典型商業與金融預測問題設計套用技術方案兩個方面進行創新性研究,包括：通過引入多變數經驗模式分解技術到數據預處理階段，保持輸入數據集多序列內在依賴關係；設計多變數預測誤差的指標並拓展單一M-SVR學習目標函式為多目標最佳化問題；設計基於數據實例特徵的主動學習機制；設計基於MA算法的M-SVR參數尋優策略，並拓展到包括輸入變數選擇的模型選擇問題；結合商業與金融問題背景，對多步預測、區間型等多輸出變數預測建模問題開展套用研究。因此本項目具有創新性基礎研究的理論意義與套用前景。
結題摘要
本項目研究定位於套用基礎研究，在項目組已有研究成果基礎上，結合多輸出支持向量回歸學習機（M-SVR）同時處理多個輸入-輸出變數的特點，構建勝任處理複雜的、存在依賴和序貫性特徵的多輸出變數間預測建模一體化技術體系和套用框架，同時對所提出新技術的套用推廣進行研究。因而，本項目研究即具有創新性基礎研究的理論意義，同時也表現出良好的套用研究的現實意義。
