ISGS一种面向滞后效应的组合模型研究
文档名：ISGS一种面向滞后效应的组合模型研究
摘要：针对滞后效应明显、样本量小的数据集,为解决单一算法模型预测精度低、泛化能力差的问题,提出了一种基于等距特征映射算法(IsometricFeatureMapping,ISOMAP)、少数类过采样技术(SyntheticMinorityOversamplingTechnique,SMOTE)、遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)、支持向量回归(SupportVectorRegression,SVR)的组合模型ISGS(ISOMPA-SMOTE-GA-SVR).首先,利用ISOMAP和SMOTE算法对滞后效应明显、样本量较小的数据集进行特征变换.其次,利用SVR算法较强的非线性分类能力及泛化能力对数据集进行回归分析.最后,利用GA算法对SVR算法的参数进行优化,以提升模型的预测精度.采用气象因素、空气质量、呼吸系统发病人数三组数据集,基于ISGS模型进行了发病人数预测的仿真实验和对比实验.实验结果表明,该模型预测精度和准确率较传统模型均有所提高,预测精度达到93.65％(传统单一模型83.481％).同时具有更好的泛化能力,能够更好地处理高维度、小样本数据集.
作者：冯婷婷彭岩王洁Author：FENGTing-tingPENGYanWANGJie
作者单位：首都师范大学管理学院,北京100056
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(9)
分类号：TP181
关键词：等距特征映射算法少数类过采样技术遗传算法支持向量回归组合模型
Keywords：ISOMAPSMOTEGASVRintegratedmodel
机标分类号：TP391.41TP181O157.5
在线出版日期：2023年12月26日
基金项目：ISGS:一种面向滞后效应的组合模型研究[
期刊论文]电子学报--2023, 51(9)冯婷婷彭岩王洁针对滞后效应明显、样本量小的数据集,为解决单一算法模型预测精度低、泛化能力差的问题,提出了一种基于等距特征映射算法(IsometricFeatureMapping,ISOMAP)、少数类过采样技术(SyntheticMinorityOversamplingTechniq...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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