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| 基于粒子群优化最小二乘向量机的地震预测模型 | |
| 作者姓名： | 徐松金 龙文 |
| 作者单位： | 1. 铜仁学院数学与计算机科学系,贵州铜仁,554300 2. 贵州财经学院贵州省经济系统仿真重点实验室,贵州贵阳,550004 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61074069) |
| 摘 要： | 为解决地震预测中最小二乘向量机(LSSVM)模型的参数难以确定的问题,利用粒子群算法(PSO)的收敛速度快和全局优化能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,建立了PSO-LSSVM地震预测模型.通过对地震实例的预测仿真及其相关分析表明该方法的有效性.该方法优于传统的神经网络和支持向量机的地震预测方法,可以有效提高预测效能. |
| 关 键 词： | 粒子群优化算法 最小二乘向量机模型 地震预测 参数 |
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