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基于粒子群优化的SVR算法与BP网络的比较研究

ISSN号：0476-0301
期刊名称：北京师范大学学报(自然科学版)
时间：0
页码：449-453
语言：中文
分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TS210.3[轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程;轻工技术与工程—食品科学与工程]
作者机构：[1]北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875, [2]中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心,北京100080
相关基金：国家自然科学基金资助项目（10601064）
相关项目：数据挖掘中的凸规划理论与方法

中文摘要：

在回归问题上对比研究了基于粒子群算法优化选参的支持向量回归机模型和采用粒子群算法进行训练的后向传播网络的预测性能．

英文摘要：

This paper compares SVR performance optimized by PSO and BP neural network trained by PSO on solving regression problems for the first time.

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