【摘 要】
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SVR（支持向量回归机）在解决非线性回归问题时有极大的优势，在其预测过程中，最重要的是参数的选择，不同的参数会造成预测结果的巨大差异。目前较为普遍的方法是利用遗传算法和粒子
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SVR（支持向量回归机）在解决非线性回归问题时有极大的优势，在其预测过程中，最重要的是参数的选择，不同的参数会造成预测结果的巨大差异。目前较为普遍的方法是利用遗传算法和粒子群算法进行参数选择，而这2种算法在解决多峰问题时的局限性，容易导致算法的效率低且准确度不高。鉴于布谷鸟搜索算法引入了Lévy飞行机制，能有效地跳出局部最优解，使算法收敛速度快，且结果具有对算法本身的参数变化不敏感的优点，该文将布谷鸟搜索算法应用于SVR参数寻优过程中。网络流量和白葡萄酒质量的预测实验结果表明，布谷鸟搜索算法相对
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