【摘 要】
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介绍了最小二乘支持向量机(LS-SVM)的基本原理,引入了一种混合核函数,讨论了各种参数对LS-SVM的影响。在此基础上,采用改进粒子群算法(IPSO)对惩罚参数、核参数和调节参数进行了优化选取,提高了LS-SVM的学习能力和推广能力。通过实例计算验证了IPSO优化LS-SVM参数的有效性,优化LS-SVM具有较高的GPS高程拟合精度。
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介绍了最小二乘支持向量机(LS-SVM)的基本原理,引入了一种混合核函数,讨论了各种参数对LS-SVM的影响。在此基础上,采用改进粒子群算法(IPSO)对惩罚参数、核参数和调节参数进行了优化选取,提高了LS-SVM的学习能力和推广能力。通过实例计算验证了IPSO优化LS-SVM参数的有效性,优化LS-SVM具有较高的GPS高程拟合精度。
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