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摘要:
在回归问题上对比研究了基于粒子群算法优化选参的支持向量回归机模型和采用粒子群算法进行训练的后向传播网络的预测性能.
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文献信息
篇名 基于粒子群优化的SVR算法与BP网络的比较研究
来源期刊 北京师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 粒子群优化算法 支持向量回归机 BP算法 回归
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 449-453
页数 5页 分类号 TP3
字数 4116字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0476-0301.2008.05.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田英杰 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心 19 121 6.0 10.0
2 别荣芳 北京师范大学信息科学与技术学院 20 179 7.0 13.0
3 陈传亮 北京师范大学信息科学与技术学院 3 23 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化算法
支持向量回归机
BP算法
回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京师范大学学报(自然科学版)
双月刊
0476-0301
11-1991/N
大16开
北京新外大街19号
82-406
1956
chi
出版文献量(篇)
3342
总下载数(次)
10
总被引数(次)
24959
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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