离散数据拟合模型的研究与实现

作者：尹文怡; 范通让

来源：计算机工程与应用, 2008, (31): 227-228.

• 离散数据
• 数据拟合
• 最小二乘支持向量机
• 曲线拟合 discrete data
• data fitting
• Least Squares Support Vector Machines(LS-SVM)
• curve fitting

最小二乘支持向量机引入到离散数据拟合中,代替传统的最小二乘法解决离散数据拟合问题。推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的离散数据拟合模型,并对电机数据拟合进行了研究。结果表明,最小二乘支持向量机拟合离散数据比最小二乘法精度更高、拟合效果更好。

• 单位
  石家庄铁道学院