基于微粒群算法的LS-SVM时间序列预测

• 作者: 林庆 白振兴
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 支持向量机 微粒群算法 时间序列预测 超平面空间
• 年，卷（期）: 2008,（14）
• 所属期刊栏目: 科学计算及信息处理
• 页码范围: 147-150
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2008.14.048

摘要

将微粒群算法引入到最小二秉支持向量机(LS-SVM)时间序列预测,建立预测模型.思路来自微粒群算法可以在超平面空间中实现优化搜索,因此,将微粒群算法中的微粒运动公式进行修正,从而实现对LS-SVM的训练.然后用训练过的LS-SVM进行预测,即得到最终结果.将此方法应用于销售量预测,结果表明,此模型有更高的预测精度,而且在不同的LS-SVM学习参数下模型的误差相对稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白振兴	空军工程大学工程学院	63	545	12.0	21.0
2	林庆	空军工程大学工程学院	1	2	1.0	1.0