文献

J-GLOBAL ID：201102250047828810   整理番号：11A1194872

アプリケーションのあるマルチレートサンプリングによるオンラインサポートベクトル回帰

On-Line Support Vector Regression by Multirate Sampling with Application

著者 (3件)： LI Dahai (School of Mechanical Engineering,Xi’an Jiaotong Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  LI Tianshi (School of Mechanical Engineering,Xi’an Jiaotong Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  LI Zongbin (Xi’an Jiaotong Univ., Shaanxi, Xi’an)
資料名： Xi’an Jiaotong Daxue Xuebao  (Xi'an Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 44  号： 3  ページ： 37-41  発行年： 2010年 
JST資料番号： W0363A  ISSN： 0253-987X  CODEN： HCTPDW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 不確実制御システムにおける,サポートベクトル回帰(SVR)のオンラインモデル化精度を改善するために,トレーニングデータセット分布と異常値の影響を解析して,異常値近傍のデータ密度を増加することによって,精度を有効に改善できることを証明した。マルチレートサンプリングを用いるモデル化法を,オンラインSVRに基づいて示した。この方法では,マルチレートサンプリングを選択して,局所データ密度を増加し,局所データ集約スライディング時間ウィンドウを確立して,トレーニングデータ数を減少し,また,小サンプルにおけるSVRの良好な性能を利用することによって,異常値を除去した。この方法をマルチチャネル電気油圧力サーボ同期負荷システムに適用して,負荷出力を予測した。従来の単一レートサンプリング法と比較して,この結果は,優れたロバスト性と予測精度を示した。この予測の平均絶対パーセンテージ誤差は0.66%を獲得し,一方で,2個のトレーニングサンプルを追加しただけであった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *標本抽出 ,  *回線接続 ,  *サポートベクトルマシン ,  *回帰分析 ,  制御系 ,  モデリング ,  集合 ,  異常値 ,  改良 ,  ロバスト性 ,  精度 ,  中国西北部
準シソーラス用語： *オンライン ,  *サポートベクトル回帰 ,  スライディングウィンドウ ,  データセット ,  *マルチレートサンプリング ,  モデル化 ,  制御システム ,  精度向上 ,  予測精度

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  サーボ機構  (IC03030Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： アプリケーション ,  マルチレートサンプリング ,  オンライン ,  サポートベクトル回帰