基于微粒群算法的LS—SVM时间序列预测

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将微粒群算法引入到最小二乘支持向量机(LS—SVM)时间序列预测,建立预测模型。思路来自微粒群算法可以在超平面空间中实现优化搜索,因此,将微粒群算法中的微粒运动公式进行修正,从而实现对LS—SVM的训练。然后用训练过的LS—SVM进行预测,即得到最终结果。将此方法应用于销售量预测,结果表明,此模型有更高的预测精度,而且在不同的LS—SVM学习参数下模型的误差相对稳定。
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