AGA参数优选的SVR模型及其在经济系统预测中的应用  

作　　者：戴宏亮[1,2] 

机构地区：[1]广东商学院数学与计算科学学院,广州510320 [2]中山大学数学与计算科学学院,广州510275

出　　处：《统计与决策》2008年第22期38-40,共3页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(NSFC#60575004;NSFC#10771220);教育部高等学校博士点科研基金项目(SRFDP-20070558043)

摘　　要：支持向量机已经被成功应用于解决非线性回归和时间级数等问题。文章运用自适应遗传算法对支持向量回归进行最优参数设置,得到一种新的预测模型——AGASVR模型,并且将该模型应用于经济系统的和预测。实验结果表明,提出的模型相对神经网络模型、小波神经网络模型和灰色系统模型而言,运算精度高,是一种有效的经济系统预测方法。

关 键 词：支持向量回归 自适应遗传算法 经济系统 预测 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]