论文部分内容阅读
在分析了支持向量回归机（support vector regression,SVR）算法基本原理的基础上,提出了一种基于粒子群算法的参数优化方法,增强了SVR的参数全局最优搜索能力,改善了SVR算法的预测能力.将基于网格搜索的SVR算法预测结果作为对比.仿真结果表明,PSO-SVR算法有更好的预测精度、更强的泛化性,以及更快的计算速度.