基于粒子群优化最小二乘向量机的地震预测模型

摘要：

为解决地震预测中最小二乘向量机(LSSVM)模型的参数难以确定的问题,利用粒子群算法(PSO)的收敛速度快和全局优化能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,建立了PSO-LSSVM地震预测模型.通过对地震实例的预测仿真及其相关分析表明该方法的有效性.该方法优于传统的神经网络和支持向量机的地震预测方法,可以有效提高预测效能.

关键词：粒子群优化算法、最小二乘向量机模型、地震预测、参数

所属期刊栏目：34

分类号：P315.71(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)

资助基金：国家自然科学基金61074069

在线出版日期：2013-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：220-223,233