基于PSO优化的SVM预测应用研究

摘要：

支持向量机参数对支持向量机的性能有着重要影响,参数选择问题是支持向量机的重要研究内容.针对此问题,提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法.实验结果表明,经粒子群优化算法优化的支持向量机回归模型具有较高的预测精度,粒子群优化算法是选取支持向量机参数的有效方法.

关键词：支持向量机、粒子群优化算法、握钉力、预测

所属期刊栏目：26

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家"948"资助项目2005-4-62;国家"十一五"科技支撑计划课题资助项目2006BAD18B08

在线出版日期：2009-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：867-869