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文章针对最小二乘支持向量机的特点，通过Bootstrap建立适当的性能指标，用模拟退火算法（sA）优化最小二乘支持向量机的有关参数，并在非线性经济系统中应用。用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明，该模型的预测精确度是令人满意的，文中提出的方法是可行的。
基于SA和Bootstrap的LS—SVM参数优选及应用
【摘 要】
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文章针对最小二乘支持向量机的特点，通过Bootstrap建立适当的性能指标，用模拟退火算法（sA）优化最小二乘支持向量机的有关参数，并在非线性经济系统中应用。用最小二乘支持向量机对
【机 构】
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天津大学管理学院,济南热电有限责任公司
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2008年15期
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