【摘 要】
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基于超越方程内涵，提出多元超越回归（MTR）预报模型。通过4个典型测试函数对新型智能算法——教学优化（TLBO）算法进行仿真验证，并与粒子群优化（PSO）算法、差分进化（DE）算法、萤火虫（FA）算
【出 处】
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华北水利水电大学学报(自然科学版)
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基于超越方程内涵，提出多元超越回归（MTR）预报模型。通过4个典型测试函数对新型智能算法——教学优化（TLBO）算法进行仿真验证，并与粒子群优化（PSO）算法、差分进化（DE）算法、萤火虫（FA）算法、布谷鸟搜寻（CS）算法、混合蛙跳算法（SFLA）进行对比分析。利用TLBO算法寻优MTR模型参数，提出TL-BO—MTR预报模型，并构建TLBO-支持向量机（TLBO—SVM）、TLBO—BP神经网络（TLBO-BP）、TLBO-多元二项式回归（TLBO—MBR）预报模型作对比；以云南省西洋站和董湖站12月
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