[00002326]基于自适应粒子群的最小二乘支持向量机预测方法
联系人： 张玲
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技术详细介绍
本发明涉及一种基于自适应粒子群的最小二乘支持向量机预测方法，该方法根据群体的收敛程度和个体的适应值来调整惯性权重，加快训练速度，利用该算法迭代求解LS‑SVM中出现的矩阵方程，避免矩阵求逆，节省内存，并求得最优解。该方法可以有效简化训练样本，提高训练速度，且分类精度良好，收敛速度快，有很好的泛化能力。解决了预测时特征维数较高、特征之间存在冗余且样本有限的问题。
