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dc.contributor.author
Uzal, Lucas César  
dc.contributor.author
Grinblat, Guillermo Luis  
dc.contributor.author
Granitto, Pablo Miguel  
dc.contributor.author
Verdes, Pablo Fabian  
dc.date.available
2016-03-15T20:31:30Z  
dc.date.issued
2014-10-07  
dc.identifier.citation
Uzal, Lucas César; Grinblat, Guillermo Luis; Granitto, Pablo Miguel; Verdes, Pablo Fabian; Nonstationary regression with support vector machines; Springer; Neural Computing And Applications; 26; 3; 7-10-2014; 641-649  
dc.identifier.issn
0941-0643  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/4802  
dc.description.abstract
In this work, we introduce a method for data analysis in nonstationary environments: time-adaptive support vector regression (TA-SVR). The proposed approach extends a previous development that was limited to classification problems. Focusing our study on time series applications, we show that TA-SVR can improve the accuracy of several aspects of nonstationary data analysis, namely the tasks of modelling and prediction, input relevance estimation, and reconstruction of a hidden forcing profile.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Springer  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Regression  
dc.subject
Support Vector Machine  
dc.subject
Nonstationary Problems  
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.subject.classification
Ingeniería de Sistemas y Comunicaciones  
dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información  
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS  
dc.title
Nonstationary regression with support vector machines  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2016-03-30 10:35:44.97925-03  
dc.journal.volume
26  
dc.journal.number
3  
dc.journal.pagination
641-649  
dc.journal.pais
Alemania  
dc.journal.ciudad
Berlin  
dc.conicet.avisoEditorial
The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/s00521-014-1742-6  
dc.description.fil
Fil: Uzal, Lucas César. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y Sistemas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Grinblat, Guillermo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y Sistemas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Granitto, Pablo Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y Sistemas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Verdes, Pablo Fabian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y Sistemas; Argentina  
dc.journal.title
Neural Computing And Applications  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00521-014-1742-6  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1007/s00521-014-1742-6  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/0941-0643  

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Formato: PDF
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