基于PSOGA的LS-SVM模型在时间序列预测中的应用

• 作者: 姚远 张晓丽 王斌斌
• 来源期刊: 信阳师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: PSO算法 GA算法 LS-SVM 时间序列预测
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术研究
• 页码范围: 271-274
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0972.2014.02.027

摘要

使用PSO与GA结合的混合算法PSOGA对最小二乘支持向量机（ LS-SVM）模型的参数进行了优化，搜索到更优的参数，提高了模型的时间序列预测精度。在Mackey-Glass、Lorenz时间序列上的实验结果表明：本文模型预测精度较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王斌斌	河南城建学院计算机科学与工程系	9	35	3.0	5.0
2	姚远	河南城建学院计算机科学与工程系	10	28	2.0	5.0
3	张晓丽	信阳师范学院物理电子工程学院	13	31	3.0	4.0