›› 2010, Vol. 31 ›› Issue (3): 821-826.
徐 冲,刘保国,刘开云,郭佳奇
XU Chong,LIU Bao-guo,LIU Kai-yun,GUO Jia-qi
摘要:
高斯过程(GP)是近年来发展迅速的一种全新学习机。与支持向量机(SVM)相比,该方法有着容易实现、超参数可自适应获取及预测输出具有概率意义等优点。结合边坡工程中的边坡角设计,编写了在多种因素影响下边坡角设计的GP程序,为克服单一核函数预测精度和网络泛化能力差的缺点,采用单一核函数相加作为GP的组合核函数,将自动关联性测定参数(ARD)引入其中,建立了关于超参数的GP回归网络模型,使用共轭梯度下降算法导出最优超参数,用ARD超参数进行输入属性相关性分析和特征选取,并以此网络对测试样本进行学习预测,结合支持向量回归方法给出了在回归问题上的应用和对比分析。结果表明:在边坡角智能设计应用中,采用组合核函数的GPR网络ARD参数具有明确的物理意义,预测回归性能优于SVM,且预测输出的概率解释能更好的体现预测值的代表性,为边坡角设计开辟新径。
中图分类号:
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