论文部分内容阅读
建立在统计学习理论和结构风险最小化准则基础上的支持向量回归（SVR）是处理小样本数据回归问题的有利工具,SVR的参数选取直接影响其学习性能和泛化能力。文中将SVR参数选取看作是参数的组合优化问题,确定组合优化问题的目标函数,采用实数量子进化算法（RQEA）求解组合优化问题进而优选SVR参数,形成RQEA-SVR,并应用RQEA-SVR求解交通流预测问题。仿真试验表明RQEA是优选SVR参数的有效方法,解决交通流预测问题具有优良的性能。