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提出一種基于自適應混沌粒子群優化和支持向量機結合的非線性預測建模算法(ACPSO-SVR),引入ACPSO啟發式尋優機制對SVR模型的超參數進行自動選取,在超參數取值范圍變化較大的情況下,效果明顯優于網格式搜索算法。選取UCI機器學習數據庫中的Forest fires標準數據集進行測試,實驗結果表明...

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