人工鱼群算法优化SVR的预测模型
文章针对参数选择关系着支持向量回归机的性能进而影响GDP预测效果这一问题,引入人工鱼群算法将支持向量回归机的参数选择转化为组合优化问题,得到应用人工鱼群算法优化支持向量回归机的短期GDP预测模型.以辽宁省的GDP数据为例,将该模型的预测结果与同为智能算法的BP神经网路和单纯的支持向量机进行对比,结果表明该模型的预测效果优于其余两个,具有更好的学习能力和推广能力.
鱼群算法、支持向量回归机、GDP预测、BP神经网络
TP181;F201(自动化基础理论)
教育部高校博士学科点专项科研基金联合资助项目20132121110009;辽宁省教育厅基金项目L2012105
2015-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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