›› 2010, Vol. 31 ›› Issue (2): 503-508.

• 岩土工程研究 • 上一篇    下一篇

基于正交设计下SVM滑坡变形时序回归预测的超参数选择

万 智1, 2,董 辉3,刘宝琛1   

  1. 1.中南大学 土木建筑学院,长沙 410075;2.湖南省交通科学研究院,长沙 410015;3.湘潭大学 土木工程与力学学院,湖南 湘潭 411105
  • 收稿日期:2008-07-11 出版日期:2010-02-10 发布日期:2010-03-24
  • 作者简介:万智,男,1976年生,博士研究生,主要从事岩土工程领域的研究和设计工作。
  • 基金资助:

    西部交通建设科技项目(No. 200331880201)。

On choice of hyper-parameters of support vector machines for time series regression and prediction with orthogonal design

WAN Zhi1, 2, DONG Hui3, LIU Bao-chen1   

  1. 1. School of Civil and Architectural Engineering, Central South University, Changsha 410075, China; 2. Hunan Communications Research Institute, Changsha 410015, China; 3. College of Civil Engineering and Mechanics, Xiangtan University, Xiangtan 411105, China
  • Received:2008-07-11 Online:2010-02-10 Published:2010-03-24

摘要:

超参数的选择直接影响着支持向量机(SVM)的泛化性能和回归效验,是确保SVM优秀性能的关键。针对超参数穷举搜索方法的难点,从试验设计的角度,提出了正交设计超参选择方法,并分析了基于混合核函数(比单一核函数具有更好的收敛性和模型适应性)SVM各个超参数的取值范围,选定了每个参数的试验水平。通过考虑参数间的正交性和交互性,选取最优超参数组合下的SVM模型。应用该方法,对两种典型滑坡位移时序的SVM建模进行了超参数组合正交优化设计,获得了精度高且泛化性能良好的滑坡预测模型,其试验结果验证了方法的可靠性。正交设计超参选择方法较之其他超参选择法简单实用,其高时效的特点更有助于SVM在实践工程中的良好应用。

关键词: 正交设计, 支持向量机, 超参数, 时序回归, 滑坡

Abstract:

Selection of the hyper-parameters is critical to the performance of support vector machines (SVM), directly impacting the generalization and regression efficacy of the SVM. An orthogonal experimental design procedure for hyper-parameter selection (ODPS) is clearly desirable given the intractable problem of exhaustive search methods. The authors' previous work in this area involved analyzing the range value of hyper-parameters for SVM of mixed kernel which has been proved and showed a higher convergence rate and a greater flexibility in learning a problem space than single kernel functions, and determining experimental levels for different parameters in order to guide the hyper-parameter selection process. The method selects hyper-parameters optimal composition in terms of orthogonal and interaction effect of hyper-parameters. The results of the performed engineering experiments for the prediction of two typical landslide deformation time series confirmed the reliability and advantage of the proposed approach.

Key words: orthogonal design, support vector machines, hyper-parameters, time series regression, landslide

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