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把基于结构风险最小化原则的支持向量机应用到混响时间序列预测中,与径向基函数(RBF)神经网络方法预测结果进行了对比分析。采用海上实验混响数据进行预测,处理结果表明,支持向量机的方法优于RBF神经网络的方法,对混响时间序列有很好的预测效果。
浅海混响时间序列的支持向量机预测
【摘 要】
：
把基于结构风险最小化原则的支持向量机应用到混响时间序列预测中,与径向基函数(RBF)神经网络方法预测结果进行了对比分析。采用海上实验混响数据进行预测,处理结果表明,支持
【机 构】
：
中国海洋大学物理系
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
：
2008年06期
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