论文部分内容阅读
针对径向基核函数的支持向量机对参数选择并非最优问题,引入粒子群优化算法,对其参数进行优化,建立PSO-KSVM湘中农业受灾面积预测模型,从而通过同一样本环境下,对支持向量机预测模型和神经网络预测模型的效果进行对比分析得出：在小样本环境下支持向量机与粒子群优化算法的结合效果更为明显,预测效果更好。