【摘 要】
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针对非线性问题,提出了基于支持向量机分类基础的先分类、再回归的预测方法。根据实际需要和专业知识先将样本集进行分类,判别测试样本的类别后,再利用回归算法预测测试样本
【机 构】
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蚌埠学院理学系,合肥工业大学管理学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽电子信息职业技术学院计算机科学系
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针对非线性问题,提出了基于支持向量机分类基础的先分类、再回归的预测方法。根据实际需要和专业知识先将样本集进行分类,判别测试样本的类别后,再利用回归算法预测测试样本的值。利用这一算法进行粮食产量预测,并与其他模型预测结果相比,准确度远优于其他产量预测方法。实验说明：先分类、再回归得到的拟合值比直接利用回归得到的拟合值要精确。
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