论文研究-LS-SVM的GCV模型选择方法与快速算法.pdf

论文研究-LS-SVM的GCV模型选择方法与快速算法.pdf,  在最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模型选择问题中,基于再抽样技术的模型选择方法(如Bootstrap和快速 Bootstrap),不能从根本上解决计算强度过高的问题. 提出了基于GCV准则的模型选择方法,并建立了LS-SVM模型超参 数(或旋转参数)估计的快速算法. 实证研究表明:给出的快速GCV模 型选择方法不仅能保证模型的预测精度,而且在计算速度上具有相对于快速 Bootstrap的巨大优势.