›› 2007, Vol. 28 ›› Issue (S1): 460-464.
马文涛
MA Wen-tao
摘要： 最小二乘支持向量机方法(LSSVM)在处理小样本、高维数、非线性的问题时，具有求解速度快、易于描述非线性关系的优良特性。但是，该方法得到的模型拟合精度和泛化能力依赖于其相关参数，因此，提出基于粒子群优化算法(PSO)的LSSVM参数优选方法。最后，用该模型对巷道围岩松动圈进行了预测研究。结果表明，PSO优化的LSSVM模型具有收敛速度快、计算精度高的特点，说明该模型是合理、有效的。
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