【摘 要】
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考虑到常规SVR预测模型及GA优化和PSO优化的SVR预测模型具有寻优结果稳定性差，容易陷入局部最优解等问题，将具有极强的鲁棒性能和全局搜索能力、能够快速跳出局部最优解等优点
【机 构】
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四川现代职业学院电子信息技术系,电子科技大学成都学院
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考虑到常规SVR预测模型及GA优化和PSO优化的SVR预测模型具有寻优结果稳定性差，容易陷入局部最优解等问题，将具有极强的鲁棒性能和全局搜索能力、能够快速跳出局部最优解等优点的人工鱼群算法与SVR算法进行混合，建立基于混合算法的预测模型。通过混合后的算法能够有效地使算法更快、更准确地得到全局最优解，避免了常规算法在人工鱼更新位置时没有全局信息，只有局部信息引起的收敛速度慢，精度低等问题。使用该混合算法预测模型以及使用传统的三次曲线拟合法和GA．SVR算法建立通信用户规模预测模型，针对2010-2012年通
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