【摘 要】
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提出智能优化支持向量机算法来提高模型的预测能力和泛化能力。该算法针对支持向量机噪声敏感问题采用小波方法对数据集去噪；利用核主成分分析方法提取数据特征；采用量子粒子群
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州省光电子技术与应用重点实验室
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提出智能优化支持向量机算法来提高模型的预测能力和泛化能力。该算法针对支持向量机噪声敏感问题采用小波方法对数据集去噪；利用核主成分分析方法提取数据特征；采用量子粒子群算法优化支持向量机超参数。将该优化算法应用于锅炉负荷短期预测，实验结果表明，该优化算法预测精度较高，收敛速度较快，泛化性能优于其他预测方法，且工程实现容易。
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