【摘 要】
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二乘支持向量机（LSSVM）的煤炭消费量预测模型（CEPSO-LSSVM）。将LSSVM参数编码成粒子位置串,并根据煤炭消费量训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,通过粒子间信息交流找到
【机 构】
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浙江工业职业技术学院信息工程分院,浙江大学医学院
【基金项目】
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浙江省教育技术研究规划课题（No.JB083）
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二乘支持向量机（LSSVM）的煤炭消费量预测模型（CEPSO-LSSVM）。将LSSVM参数编码成粒子位置串,并根据煤炭消费量训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,通过粒子间信息交流找到最优LSSVM参数,并引入＂鲶鱼效应＂,保持粒子群的多样性,克服传统粒子群算法的局部最优,根据最优参数建立煤炭消费量预测模型,并采用实际煤炭消费量数据进行仿真测试。结果表明,相对于其他预测模型,CEPSO-LSSVM可以获得更优的LSSVM参数,提高了煤炭消费量预测精度,更加适用于复杂非线性的煤炭消费量预测。
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