基于KPLS特征提取下的FWLS-SVM回归方法的开题报告.pdfVIP

基于KPLS特征提取下的FWLS-SVM回归方法的开

题报告

一、研究背景与意义

现代数据分析和机器学习技术的发展使得越来越多的实际问题可以

通过建立数学模型来解决。其中，回归问题是一种重要的机器学习问题，

其主要是通过建立输入变量与输出变量之间的关系模型，利用已有的数

据对未知数据进行预测。

在回归模型建立中，特征提取是一个重要而复杂的过程。特征是指

输入变量的属性，对于不同的问题，可能会有不同的特征提取方法。近

年来，KernelPartialLeastSquares(KPLS)成功应用于特征提取中，具有

局部线性嵌入和减少冗余信息的特点。

支持向量机(SVM)是一种流行的机器学习方法，在回归问题中，基

于SVM的FWLS（Fuzzyweightedleastsquares）方法可以实现更准确

的回归预测。通过和KPLS相结合，可以进一步提高特征提取的效果，从

而得到更优秀的回归模型。

因此，本文旨在基于KPLS特征提取下的FWLS-SVM回归方法，对

一些实际问题进行回归预测，并比较其预测效果与其他回归方法的差异，

为相关领域的研究和实际应用提供有价值的参考。

二、研究内容与方法

本文研究内容主要包括基于KPLS特征提取下的FWLS-SVM回归方

法以及其他经典的回归方法，如传统SVM回归、多元线性回归等。其中，

KPLS特征提取主要采用核函数的方式，将原始数据映射到高维空间中，

然后利用主成分分析的方法进行特征提取。FWLS-SVM回归方法则是先

将原始数据进行模糊化处理，然后利用加权的最小二乘法提取模型参数，

最后基于SVM进行回归预测。

本文的实验数据主要来源于UCI数据仓库和各种公共数据集。对于

每个数据集，我们将数据集随机分为训练集和测试集，并对比不同回归

方法在同一数据集上的表现。

三、预期成果与意义

预期成果是基于KPLS特征提取下的FWLS-SVM回归方法，对多个

实际问题进行回归预测，并与其他经典回归方法进行比较，进一步验证

KPLS特征提取在特征提取过程中的有效性。

意义是通过本研究，可以为相关领域提供一种基于机器学习技术的

回归预测方法，并比较不同方法之间的差异和优劣。在实际应用中，可

以根据数据特点选用合适的方法，提高数据分析的准确性和效率。