A sparse kernel algorithm for online time series data prediction
Kernel based methods have been widely applied for signal analysis and processing. In this paper, we propose a sparse kernel based algorithm for online time series prediction. In classical kernel methods, the kernel function number is very large which makes them of a high computational cost and only...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Fan, Haijin, Song, Qing |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2013
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/107240 http://hdl.handle.net/10220/17843 http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2012.10.046 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Online prediction of time series data with recurrent kernels
بواسطة: Xu, Zhao, وآخرون
منشور في: (2013) -
An information theoretic kernel algorithm for robust online learning
بواسطة: Fan, Haijin, وآخرون
منشور في: (2013) -
Recurrent online kernel recursive least square algorithm for nonlinear modeling
بواسطة: Fan, Haijin, وآخرون
منشور في: (2013) -
Online kernel learning for time series prediction
بواسطة: Gao, Ning
منشور في: (2015) -
Sparse FIR filter design and prediction
بواسطة: Zhao, Heng
منشور في: (2015)