文献类型：期刊文章

作　　者：董毅[1,2] 程伟[3,4] 张燕平[3] 赵姝[3]

机构地区：[1]蚌埠学院理学系,安徽蚌埠233000 [2]合肥工业大学管理学院,合肥230009 [3]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039 [4]安徽电子信息职业技术学院计算机科学系,安徽蚌埠233040

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家973计划项目(2007CB311003);国家自然科学基金资助项目(60675031);中国博士后科学基金面上项目(20070411028);安徽大学人才队伍建设经费资助项目;安徽大学211工程学术创新团队经费资助项目

年　　份：2010

卷　　号：30

期　　号：9

起止页码：2310-2313

语　　种：中文

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

摘　　要：针对非线性问题,提出了基于支持向量机分类基础的先分类、再回归的预测方法。根据实际需要和专业知识先将样本集进行分类,判别测试样本的类别后,再利用回归算法预测测试样本的值。利用这一算法进行粮食产量预测,并与其他模型预测结果相比,准确度远优于其他产量预测方法。实验说明:先分类、再回归得到的拟合值比直接利用回归得到的拟合值要精确。

关 键 词：支持向量机 分类  回归  径向基函数 产量预测  

分 类 号：TP18]