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公开(公告)号：CN106503788A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610966772.X
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06N3/006 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应粒子群的最小二乘支持向量机预测方法，该方法根据群体的收敛程度和个体的适应值来调整惯性权重，加快训练速度，利用该算法迭代求解LS-SVM中出现的矩阵方程，避免矩阵求逆，节省内存，并求得最优解。该方法可以有效简化训练样本，提高训练速度，且分类精度良好，收敛速度快，有很好的泛化能力。解决了预测时特征维数较高、特征之间存在冗余且样本有限的问题。
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