基于粒子群优化最小二乘向量机的地震预测模型

• 作者: 徐松金 龙文
• 来源期刊: 西北地震学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 粒子群优化算法 最小二乘向量机模型 地震预测 参数
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 220-223,233
• 页数: 5页
• 分类号: P315.71
• 字数: 2977字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0844.2012.03.0220

摘要

为解决地震预测中最小二乘向量机(LSSVM)模型的参数难以确定的问题,利用粒子群算法(PSO)的收敛速度快和全局优化能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,建立了PSO-LSSVM地震预测模型.通过对地震实例的预测仿真及其相关分析表明该方法的有效性.该方法优于传统的神经网络和支持向量机的地震预测方法,可以有效提高预测效能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙文	贵州财经学院贵州省经济系统仿真重点实验室	53	474	13.0	20.0
2	徐松金	铜仁学院数学与计算机科学系	28	154	7.0	12.0