基于GOA-SVR的在线英语学习人数预测

• 作者: 崔鹤 薛媛
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 蝗虫优化算法 支持向量机 遗传算法 粒子群算法 在线学习
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 128-131
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 2953字
• 语种: 中文

摘要

为了提高在线英语学习人数的预测精度,在保证预测值和实际值之间的误差最小化的前提下,针对SVR模型的预测精度受参数组合C、ε和g的值的选择影响,提出一种基于GOA-SVR的在线英语学习人数预测方法.选择我国2002～2017年在线英语学习人数为研究对象,以均方根误差和相关系数作为预测结果的评价指标,研究结果表明,GOA-SVR可以有效提高了在线英语学习人数预测精度.为在线英语学习人数预测提供了新的方法和途径,从而为在线英语学习资源管理和调度提供了重要的参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔鹤	陕西工业职业技术学院基础部	20	22	3.0	4.0
2	薛媛	西安工程大学艺术设计学院	14	29	3.0	5.0