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基于粒子群算法优化支持向量机的山东省煤炭需求量预测
基于粒子群算法优化支持向量机的山东省煤炭需求量预测
作者:
张赛
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
山东煤炭需求
粒子群算法
支持向量机
预测
摘要:
运用粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)进行改进,建立了煤炭需求预测模型.利用粒子群算法优化支持向量机中的惩罚参数和核参数,充分发挥了粒子群算法的全局搜索能力,很好地克服了支持向量机模型参数选择问题.以此对煤炭的需求量进行预测,为其提供参考.通过对2011到2012年山东的煤炭需求量预测分析结果表明:基于粒子群算法优化的支持向量机可以准确地对煤炭需求量做出预测.
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粒子群算法
遗传算法
支持向量机
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文献信息
篇名
基于粒子群算法优化支持向量机的山东省煤炭需求量预测
来源期刊
内蒙古煤炭经济
学科
工学
关键词
山东煤炭需求
粒子群算法
支持向量机
预测
年,卷(期)
2017,(7)
所属期刊栏目
工作研究与理论探讨
研究方向
页码范围
57-58
页数
2页
分类号
F426.21|TP18
字数
1495字
语种
中文
DOI
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
张赛
山东科技大学矿业与安全工程学院
4
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引文网络
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粒子群算法
支持向量机
预测
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
内蒙古煤炭经济
主办单位:
内蒙古自治区煤炭经济研究会
内蒙古煤矿设计研究院有限责任公司
出版周期:
半月刊
ISSN:
1008-0155
CN:
15-1115/F
开本:
大16开
出版地:
内蒙古自治区呼和浩特市
邮发代号:
创刊时间:
1983
语种:
chi
出版文献量(篇)
19523
总下载数(次)
44
总被引数(次)
20569
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