【摘 要】
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为有效预测电力行业人因事故数量,论文利用支持向量机（SVM）与蚁群算法（ACA）综合研究电力人因事故问题,在对支持向量机进行优化决策的基础上,提出一个电力人因事故数据拟合与预测的统计分析模型。针对支持向量机的参数选择问题,采用蚁群算法进行优化,建立了基于优化支持向量机的电力人因事故数据统计分析模型。利用该模型对电力人因事故量进行预测,结果表明,基于优化支持向量机的电力人因事故数据统计分析模型,预测
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目（编号:1408085MA06）资助；
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为有效预测电力行业人因事故数量,论文利用支持向量机（SVM）与蚁群算法（ACA）综合研究电力人因事故问题,在对支持向量机进行优化决策的基础上,提出一个电力人因事故数据拟合与预测的统计分析模型。针对支持向量机的参数选择问题,采用蚁群算法进行优化,建立了基于优化支持向量机的电力人因事故数据统计分析模型。利用该模型对电力人因事故量进行预测,结果表明,基于优化支持向量机的电力人因事故数据统计分析模型,预测精度更高、误差更小,能够更有效地对电力人因事故数量进行拟合、预测和统计分析。
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