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基于SSA-PSO-GSA-SVR的全球新冠肺炎疫情分析及预测
被引量：
3
1
作者
成云云
白艳萍
+2 位作者
续婷
谭秀辉
程蓉
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022年第3期192-199,206,共9页
考虑到新冠病毒传播特点,本文提出了一种基于奇异谱分析(SSA)的万有引力搜索和粒子群联合算法(PSO-GSA)优化的支持向量回归(SVR)预测模型.首先,采用SSA算法对全球各个区域(非洲区域、美洲区域、东南亚区域、欧洲区域、东地中海区域、西...
考虑到新冠病毒传播特点,本文提出了一种基于奇异谱分析(SSA)的万有引力搜索和粒子群联合算法(PSO-GSA)优化的支持向量回归(SVR)预测模型.首先,采用SSA算法对全球各个区域(非洲区域、美洲区域、东南亚区域、欧洲区域、东地中海区域、西太平洋区域)每周新增确诊及死亡病例的实时监测数据进行降噪处理,基于重构序列建立SVR模型;其次,分别引入PSO和GSA算法优化SVR模型的参数,建立更为精准的预测模型(PSO-SVR和GSA-SVR);最后结合两种算法的优点,构建了一种PSO-GSA联合算法,建立了SSA-PSO-GSA-SVR预测模型,并将以上模型应用于全球新冠肺炎疫情趋势预测.实验结果显示:对比其他文献中提出的PSO-SVR和GSA-SVR预测模型,基于SSA-PSO-GSA-SVR预测模型的预测评价指标MAPE的值最低,预测效果最优,表明该模型可以为COVID-19发展趋势提供科学依据.
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关键词
全球新冠肺炎预测
奇异谱分析
粒子群算法
万有引力搜索算法
支持向量回归
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职称材料
题名
基于SSA-PSO-GSA-SVR的全球新冠肺炎疫情分析及预测
被引量：
3
1
作者
成云云
白艳萍
续婷
谭秀辉
程蓉
机构
中北大学理学院
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022年第3期192-199,206,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61774137,51875535,61927807)
山西省重点研发计划项目(201903D121156)
+1 种基金
山西省回国留学人员科研项目(2020-104,2021-108)
中北大学理学院研究生创新科研项目(20210813)。
文摘
考虑到新冠病毒传播特点,本文提出了一种基于奇异谱分析(SSA)的万有引力搜索和粒子群联合算法(PSO-GSA)优化的支持向量回归(SVR)预测模型.首先,采用SSA算法对全球各个区域(非洲区域、美洲区域、东南亚区域、欧洲区域、东地中海区域、西太平洋区域)每周新增确诊及死亡病例的实时监测数据进行降噪处理,基于重构序列建立SVR模型;其次,分别引入PSO和GSA算法优化SVR模型的参数,建立更为精准的预测模型(PSO-SVR和GSA-SVR);最后结合两种算法的优点,构建了一种PSO-GSA联合算法,建立了SSA-PSO-GSA-SVR预测模型,并将以上模型应用于全球新冠肺炎疫情趋势预测.实验结果显示:对比其他文献中提出的PSO-SVR和GSA-SVR预测模型,基于SSA-PSO-GSA-SVR预测模型的预测评价指标MAPE的值最低,预测效果最优,表明该模型可以为COVID-19发展趋势提供科学依据.
关键词
全球新冠肺炎预测
奇异谱分析
粒子群算法
万有引力搜索算法
支持向量回归
Keywords
Global COVID-19 trend forecast
SSA
PSO
GSA
SVR
分类号
O29 [理学—应用数学]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SSA-PSO-GSA-SVR的全球新冠肺炎疫情分析及预测
成云云
白艳萍
续婷
谭秀辉
程蓉
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022
3
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