基于改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型研究
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aet
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文檔介紹:作為一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,支持向量機(jī)的參數(shù)選擇沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的模式和標(biāo)準(zhǔn)。為了克服這一缺點(diǎn),對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)造一種混沌云自適應(yīng)模擬退火遺傳算法(CCASAGA)對(duì)支持向量機(jī)回歸參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。該算法將混沌優(yōu)化、基于云模型的自適應(yīng)控制機(jī)制和模擬退火的Metropolis準(zhǔn)則結(jié)合起來(lái),并采取精英保持策略加快算法的收斂速度。利用改進(jìn)后的CCASAGA-SVR預(yù)測(cè)模型對(duì)某股份制銀行ATM機(jī)現(xiàn)金需求進(jìn)行預(yù)測(cè),并引入GA-SVR模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比,從而證實(shí)該預(yù)測(cè)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度。
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