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粒子群算法在支持向量机参数选择优化中的应用研究

熊伟丽  徐保国  
【摘要】: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,为此提出了基于粒子群算法的 SVR 参数优化选择方法.以不同噪声影响下的 sin c 函数为对象,将提出的基于粒子群算法的参数优化方法与现有的交叉验证法和留一法进行比较.仿真结果表明,粒子群算法优化 SVR 参数方法有效可行,为 SVR 参教优化提供了一种新方法.

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