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Erschienen in:
On Fuzzy Inclusion in the Interval-Valued Sense Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Interval Regression Analysis Using Support Vector Machine and Quantile Regression

verfasst von : Changha Hwang, Dug Hun Hong, Eunyoung Na, Hyejung Park, Jooyong Shim

Erschienen in: Fuzzy Systems and Knowledge Discovery

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper deals with interval regression analysis using support vector machine and quantile regression method. The algorithm consists of two phases – the identification of the main trend of the data and the interval regression based on acquired main trend. Using the principle of support vector machine the linear interval regression can be extended to the nonlinear interval regression. Numerical studies are then presented which indicate the performance of this algorithm.

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Metadaten
Titel
Interval Regression Analysis Using Support Vector Machine and Quantile Regression
verfasst von
Changha Hwang
Dug Hun Hong
Eunyoung Na
Hyejung Park
Jooyong Shim
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Fuzzy Systems and Knowledge Discovery

Print ISBN: 978-3-540-28312-6

Electronic ISBN: 978-3-540-31830-9

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/11539506_12

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