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基于特征集的选择、核函数参数的优化对支持向量机（SVM）模型的预测性能有着重要的影响，提出了一个粒子算法-支持向量机（PSO-SVM）模型.该模型采用PSO对特征集和核函数参数同时进行优化，从而提高SVM模型的预测结果.将所提出的PSO-SVM模型应用到财务危机预警中，取得了较佳的预测结果.
基于粒子算法和支持向量机的财务危机预警模型
【摘 要】
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基于特征集的选择、核函数参数的优化对支持向量机（SVM）模型的预测性能有着重要的影响，提出了一个粒子算法-支持向量机（PSO-SVM）模型.该模型采用PSO对特征集和核函数参数同时进行
【机 构】
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上海交通大学安泰经济与管理学院,深圳图书馆,重庆交通大学交通运输学院
【出 处】
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上海交通大学学报
【发表日期】
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2008年4期
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