【摘 要】
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最小二乘支持向量机预测时,其参数的选取大部分只依赖于人工经验,无法实现自适应寻优,阻碍了其学习与泛化能力。针对该问题,采用灰狼优化算法对最小二乘支持向量机参数寻优,
【机 构】
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西安邮电大学经济与管理学院,西安邮电大学现代邮政学院
【基金项目】
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国家社科基金(18FGL022);教育部哲学社会科学研究后期资助项目(18JHQ082);陕西省科技厅重大项目(2018ZDXM-GY-188);陕西高校青年创新团队;陕西省教育厅服务地方专项项目(19JC037);西安市科技计划项目(201806117YF05NC13(5))
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最小二乘支持向量机预测时,其参数的选取大部分只依赖于人工经验,无法实现自适应寻优,阻碍了其学习与泛化能力。针对该问题,采用灰狼优化算法对最小二乘支持向量机参数寻优,以1978-2016全国红枣产量数据为研究对象,利用最小二乘支持向量机的最优参数对红枣产量数据进行拟合与预测。为避免过拟合现象,将1978-2007和2013-2016年数据分别作为模型的训练与预测数据,2008-2012年数据用于交叉验证,同时为检验该模型的预测性能,将其与ARIMA模型的预测效果进行对比分析。实证分析表明,基于灰狼优化算法的
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