【摘 要】
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目前,支持向量机（SVM）常用的参数寻优方法存在易陷入局部极值的缺点,而其常用的核函数的逼近精度也有待提高。基于混沌映射的遍历性与随机性和小波变换的局部分析与特征提取能
【机 构】
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漳州师范学院数学与信息科学系,四川民族学院计算机科学系
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目前,支持向量机（SVM）常用的参数寻优方法存在易陷入局部极值的缺点,而其常用的核函数的逼近精度也有待提高。基于混沌映射的遍历性与随机性和小波变换的局部分析与特征提取能力,提出了一种混沌粒子群优化小波支持向量机（CPSO-WSVM）的算法,并应用它构建汇率预测模型。实验结果表明,相比传统的粒子群优化高斯核SVM（PSO-GSVM）的算法,CPSO-WSVM算法大大提高了预测的精度和效率,应用效果好。
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