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1. 北京中医药大学中药学院
2. 河南中医学院第一附属医院
Published:2009
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[1]刘瑞新,史新元,乔延江.支持向量回归等6种方法用于均匀设计优化的比较研究[J].中国实验方剂学杂志,2009,15(11):89-92.
支持向量回归等6种方法用于均匀设计优化的比较研究[J]. Chinese journal of experimental traditional medical formulae, 2009, 15(11): 89-92.
[1]刘瑞新,史新元,乔延江.支持向量回归等6种方法用于均匀设计优化的比较研究[J].中国实验方剂学杂志,2009,15(11):89-92. DOI: 10.13422/j.cnki.syfjx.2009.11.001.
支持向量回归等6种方法用于均匀设计优化的比较研究[J]. Chinese journal of experimental traditional medical formulae, 2009, 15(11): 89-92. DOI: 10.13422/j.cnki.syfjx.2009.11.001.
目的:比较多元线性回归、逐步多元回归(SMR)、BP网络(BPNN)、基于遗传算法的BPNN(GA-BPNN)、支持向量回归(SVR)和最小二乘SVR(LS-SVR)6种方法用于均匀设计(UD)优化的效果。方法:以某UD实验数据为研究载体
采用平均绝对百分比误差等为评价指标
对6种方法进行了精度、泛化能力及优化效率等的评价。结果:SMR方法简洁
需时少;BPNN稳健性较差
GA-BPNN性能较BPNN大为提高;SVR准确度高
泛化能力强
优于其他方法。结论:SMR、GA-BPNN、SVR和LS-SVR 4法均可较好地用于该载体的优化;对于变量较少、非线性不复杂而精度要求不苛刻时的UD优化
宜用SMR;而对于变量较多、非线性较为复杂而精度要求较高时
SVR较宜
其次GA-BPNN和LS-SVM。
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