【摘 要】
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针对灰色理论非线性逼近能力有限、预测精度不高和支持向量机模型参数对预测模型的影响极大的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的灰色支持向量机预测模型。首先,通过灰
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针对灰色理论非线性逼近能力有限、预测精度不高和支持向量机模型参数对预测模型的影响极大的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的灰色支持向量机预测模型。首先,通过灰色模型对原始数据进行数据生成,减少原始时间序列的随机性,增加原始时间序列的规律性。然后,利用改进的粒子群算法优化的支持向量机预测模型对煤层气单井采气参数进行预测。最后,将预测后的结果进行累减处理,得到预测结果。针对原始粒子群算法优化支持向量机模型参数容易陷入局部最优的缺点,将遗传算法中的选择和交叉算子操作与传统粒子群算法相结合,并对原始粒子群算法
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