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基于GA-SVM的装备需求时间序列预测

孙浚清  李世平  唐超  张弦  
【摘要】:支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,是一种具有很好泛化能力的数据挖掘工具,但是支持向量机需要人为选择参数,一定程度上限制了其应用。遗传算法是一种实用、高效、鲁棒性强的优化技术,将其用于优化支持向量机参数能提高支持向量机预测性能。仿真实验表明GA-SVM可以提高装备需求时间序列的预测精度。

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