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一种基于模糊信息粒化和GA-SVM的农产品价格预测方法被引量：4: 2012年; 准确预测农产品市场价格对政府宏观调控和农业生产者制定生产决策具有重要意义。本研究提出了一种基于模糊信息粒化和遗传算法的支持向量机(GA-SVM)农产品价格预测模型。该模型首先将原始价格数据进行模糊信息粒化,然后利用支持向量机对粒化后的价格数据做出预测。为提高预测精度,利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化。对国内某农产品批发市场的价格数据进行实证分析的结果表明,该方法能对农产品价格的变化范围进行有效地预测。; 韩延杰; 关键词：遗传算法支持向量机农产品价格

基于改进遗传算法的支持向量机预测模型研究被引量：2: 2013年; 作为一种新的机器学习方法,支持向量机的参数选择没有一个统一的模式和标准。为了克服这一缺点,对遗传算法进行改进,构造一种混沌云自适应模拟退火遗传算法(CCASAGA)对支持向量机回归参数进行优化。该算法将混沌优化、基于云模型的自适应控制机制和模拟退火的Metropolis准则结合起来,并采取精英保持策略加快算法的收敛速度。利用改进后的CCASAGA-SVR预测模型对某股份制银行ATM机现金需求进行预测,并引入GA-SVR模型和BP神经网络模型进行对比,从而证实该预测模型具有更高的预测精度。; 陈锦青韩延杰; 关键词：遗传算法支持向量机 BP 神经网络

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韩延杰