基于改进人工鱼群算法的支持向量机预测

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由于参数的选择范围较大,在多个参数中进行盲目搜索最优参数的时间代价较大,且很难得到最优参数。为此,提出一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机(SVM)预测算法。对AFSA进行改进,并使用改进算法优化SVM。实验结果表明,与遗传算法、粒子群优化算法和基本AFSA优化的支持向量机相比,该算法的均方误差降低为2.51×10 3,提高了预测精度。
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