多输出直觉模糊最小二乘支持向量回归算法

摘要：

支持向量机回归是一种重要的机器学习算法,虽然已成功应用于多个领域,但针对复杂系统,单输出支持向量回归算法的训练时间过长并且缺乏实用性.多输出直觉模糊最小二乘支持向量回归(Intuitionistic Fuzzy Least Squares Support Vector Regression,IFLS-SVR)在多输出支持向量机的基础上引入了直觉模糊,解决了不确定多输出复杂系统问题,减少了训练时间.生活中复杂的多输出模型更为常见,文中在传统支持向量回归的基础上对其进行改进,提出多输出IFLS-SVR模型.多输出IFLS-SVR采用直觉模糊算法将实际数据转化为模糊数据,将二次规划优化问题转化为求解一系列线性方程组.与现有的模糊支持向量回归相比,多输出IFLS-SVR采用直觉模糊方法来计算隶属度函数,采用最小二乘法提高了算法的训练效率,减少了训练时间,获得了更精确的解.仿真结果表明,与其他方法相比,多输出IFLS-SVR取得了较好的效果.最后将多输出IFLS-SVR模型应用于复杂的风速风向预测,也取得了较好的效果.

关键词：最小二乘支持向量回归、直觉模糊、多输出、风气象预测、风速和风向的预测

所属期刊栏目：46

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目61103141

在线出版日期：2019-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：163-168