来源:《工业控制计算机》2019年第11期  作者:廖俊勃;张恒;李严彪;周煊博;
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基于改进PSO-SVM的预测算法研究

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针对支持向量机(SVM)中参数对模型预测精度的影响,提出一种改进粒子群(PSO)优化支持向量机参数算法,使改进PSO-SVM算法的预测精度提高。在粒子群算法中通过改变惯性权重、改进加速因子和变换搜索策略原则,得到支持向量机的最优参数。采用不同的数据集进行实验验证,并与SVM算法和传统PSO-SVM算法对比,证明改进PSO-SVM算法的有效性,且预测效果更佳。(本文共计3页)......[继续阅读本文]

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