论文部分内容阅读
支持向量回归机（SVR）模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,由于在参数的选择范围内可选择的数量是无穷的,在多个参数中盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难逼近最优。因此提出了基于改进粒子群算法的SVR参数优化选择方法。仿真结果表明：该改进粒子群算法优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVR模型具有更好的学习精度和推广能力。