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Erschienen in:
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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Input Selection for Support Vector Machines Using Genetic Algorithms

verfasst von : Hee-Jun Song, Seon-Gu Lee, Sung-Hoe Huh

Erschienen in: Computational Intelligence and Security

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, an effective and simple method of input selection for nonlinear regression modeling using Support Vector Machine combined with Genetic Algorithm is proposed. Genetic Algorithm is used in order to extract dominant inputs from a large number of potential inputs in input selection process. Support Vector Machine is used as a nonlinear regressor with the selected dominant inputs. The proposed method is applied to the Box-Jenkins furnace benchmark to verify its effectiveness.

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Metadaten
Titel
Input Selection for Support Vector Machines Using Genetic Algorithms
verfasst von
Hee-Jun Song
Seon-Gu Lee
Sung-Hoe Huh
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Computational Intelligence and Security

Print ISBN: 978-3-540-30818-8

Electronic ISBN: 978-3-540-31599-5

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/11596448_79