基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在时间序列预测中的应用

• 作者: 张弦 王宏力
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 粒子群优化 交叉验证 时间序列预测
• 年，卷（期）: 2011,（21）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 2572-2576
• 分类号: TP273
• 字数: 3316字
• 语种: 中文

摘要

为提高基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的时间序列预测方法的泛化能力与预测精度,研究了一种基于粒子群优化（PSO）的LSSVM。该方法以交叉验证误差为评价准则,利用PSO对多个具有不同超参数的LSSVM进行基于迭代进化的优化选择,并以交叉验证误差最小的LSSVM作为最终优化后的LSSVM。时间序列预测实例表明,经PSO优化后的LSSVM的预测精度高于未经优化的LSSVM与传统时间序列预测方法的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张弦		22	319	12.0	17.0
2	王宏力		112	961	15.0	24.0