【摘 要】
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作为一种新的机器学习方法，支持向量机的参数选择没有一个统一的模式和标准。为了克服这一缺点，对遗传算法进行改进，构造一种混沌云自适应模拟退火遗传算法（ CCASAGA ）对支持向量
【机 构】
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福州大学管理学院信息管理与信息系统专业
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作为一种新的机器学习方法，支持向量机的参数选择没有一个统一的模式和标准。为了克服这一缺点，对遗传算法进行改进，构造一种混沌云自适应模拟退火遗传算法（ CCASAGA ）对支持向量机回归参数进行优化。该算法将混沌优化、基于云模型的自适应控制机制和模拟退火的Metropolis 准则结合起来，并采取精英保持策略加快算法的收敛速度。利用改进后的 CCASAGA-SVR预测模型对某股份制银行 ATM 机现金需求进行预测，并引入 GA-SVR 模型和BP 神经网络模型进行对比，从而证实该预测模型具有更高的预测精度。
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