【摘 要】
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支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,由于在参数的选择范围内可选择的数量是无穷的,在多个参数中盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并
【机 构】
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西安工程大学,理学院,西安,710048
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支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,由于在参数的选择范围内可选择的数量是无穷的,在多个参数中盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难逼近最优.因此提出了基于改进粒子群算法的SVK参数优化选择方法.仿真结果表明:该改进粒子群算法优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVK模型具有更好的学习精度和推广能力.
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