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改进粒子群算法优化SVR水质预测模型研究

作  者:
孟滔
单  位:
四川大学锦城学院智能制造学院
关键词:
支持向量回归;参数寻优;粒子群算法;水质预测
摘  要:
针对粒子群算法优化SVR建立水质预测模型时间过长的问题,通过优化SVR参数寻优范围,从而减少建立水质预测模型的时间.该改进算法通过网格搜索算法得到一组最佳粗值,根据该粗值自动重新设定粒子群搜索算法的参数寻优范围,得到预测的结果.通过对4种水质因子的实验结果表明,改进后的算法建立SVR水质预测模型时间较网格搜索法最大约缩短16.5倍,比遗传算法最大约缩短6倍,比粒子群算法最大约缩短1.4倍.

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