【摘 要】
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本文利用支持向量机的linear核函数、polynomial核函数、radial basis function核函数,使用K-fold交叉验证方法,利用粒子群算法对惩罚参数c和gamma值进行寻优,建立2009年1月-
【机 构】
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东北电力大学经济管理学院; 北华大学电气信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(资助号:30871452)
论文部分内容阅读
本文利用支持向量机的linear核函数、polynomial核函数、radial basis function核函数,使用K-fold交叉验证方法,利用粒子群算法对惩罚参数c和gamma值进行寻优,建立2009年1月-2010年12月原油价格预测模型。利用粒子群算法优化惩罚参数c为10,利用radial basis function核函数的SVM对预测集1的预测相关系数为95.211%,结果令人满意。利用该模型对2011年1月-6月原油价格进行预测。
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