【摘 要】
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为了有效地解决最小二乘支持向量机(LSSVM)进行高程异常拟合时,人工选择参数造成拟合精度损失的问题。该文采用人工鱼群算法(AFSA)对参数进行优化选择,提高了最小二乘支持向
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为了有效地解决最小二乘支持向量机(LSSVM)进行高程异常拟合时,人工选择参数造成拟合精度损失的问题。该文采用人工鱼群算法(AFSA)对参数进行优化选择,提高了最小二乘支持向量机拟合精度。通过分析,AFSA-LSSVM模型在样本点较少时拟合残差均小于5mm,差值标准差为2.6mm,表明该算法优于传统的拟合方法。
In order to effectively solve the elevation abnormality fitting by least squares support vector machine (LSSVM), the artificial selection parameters cause the loss of fitting accuracy. In this paper, artificial fish swarm algorithm (AFSA) is used to optimize the parameters, which improves the fitting precision of least square support vector machine. Through the analysis, the AFSA-LSSVM model fitting less than 5mm and the standard deviation of difference of 2.6mm when the sample points are small, show that the algorithm is better than the traditional fitting method.
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