文献类型：期刊文章

作　　者：任洪娥[1] 霍满冬[1]

机构地区：[1]东北林业大学信息与计算机工程学院,哈尔滨150040

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家"948"资助项目(2005-4-62);国家"十一五"科技支撑计划课题资助项目(2006BAD18B08)

年　　份：2009

卷　　号：26

期　　号：3

起止页码：867-869

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：支持向量机参数对支持向量机的性能有着重要影响,参数选择问题是支持向量机的重要研究内容。针对此问题,提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。实验结果表明,经粒子群优化算法优化的支持向量机回归模型具有较高的预测精度,粒子群优化算法是选取支持向量机参数的有效方法。

关 键 词：支持向量机 粒子群优化算法 握钉力 预测  

分 类 号：TP181]