Lagrange支持向量回归机算法研究 被引量：2

1

作者 刘太安 杨柏翠 杨晓东 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第14期3295-3296,3418,共3页

支持向量回归机问题的研究远没有像支持向量机问题成熟完善,支持向量回归机对函数拟合(回归逼近)具有重要的理论和应用意义。借鉴分类问题的有效算法,将其推广到回归问题中来,针对Lagrange支持向量机(LSVM)算法,提出了有效的Lagrange支... 支持向量回归机问题的研究远没有像支持向量机问题成熟完善,支持向量回归机对函数拟合(回归逼近)具有重要的理论和应用意义。借鉴分类问题的有效算法,将其推广到回归问题中来,针对Lagrange支持向量机(LSVM)算法,提出了有效的Lagrange支持向量回归机(LSVR)算法,在若干不同维数的数据集上,对LSVR算法、ASVR算法和LibSVM算法进行数值试验,并进行比较分析。数值试验表明LSVR算法是有效的,与当前流行的求解支持向量回归机的算法相比,在时间和正确度上都有一定的优势。 展开更多

关键词 Lagrange支持向量机 Lagrange支持向量回归机 SMW公式 函数拟合 回归机算法

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基于支持向量机回归算法的航空公司客流量预测研究 被引量：11

2

作者 演克武 朱金福 《企业经济》 CSSCI 北大核心 2010年第3期88-90,共3页

在航空公司运营管理过程中,航空客流量预测是其航班计划和机队规划的重要依据。本文介绍了航空客流量预测中常用的几种预测方法,并对他们的特点进行了分析比较;阐述了支持向量机的理论基础和原理,给出了支持向量机的回归模型,并重点探... 在航空公司运营管理过程中,航空客流量预测是其航班计划和机队规划的重要依据。本文介绍了航空客流量预测中常用的几种预测方法,并对他们的特点进行了分析比较;阐述了支持向量机的理论基础和原理,给出了支持向量机的回归模型,并重点探讨了预测模型中核函数的选择方法;在选择适当的参数和核函数的基础上,对航空客流量进行预测,并与BPANN和线性回归算法这两种预测方法进行对比,证明支持向量机回归算法能获得训练最小的相对误差,是相对有效的一种航空客流量预测方法。 展开更多

关键词 预测 支持向量机回归算法 航空客流量

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基于PSO-SVR算法的钢板-混凝土组合连梁承载力预测

3

作者 田建勃 闫靖帅 +2 位作者 王晓磊 赵勇 史庆轩 《振动与冲击》 北大核心 2025年第7期155-162,共8页

为准确预测钢板-混凝土组合(steel plate-RC composite,PRC)连梁承载力,本文分别通过支持向量机回归算法(support vector regression,SVR)、极端梯度提升算法(XGBoost)和粒子群优化的支持向量机回归(particle swarm optimization-suppor... 为准确预测钢板-混凝土组合(steel plate-RC composite,PRC)连梁承载力,本文分别通过支持向量机回归算法(support vector regression,SVR)、极端梯度提升算法(XGBoost)和粒子群优化的支持向量机回归(particle swarm optimization-support vector regression,PSO-SVR)算法进行了PRC连梁试验数据的回归训练,此外,通过使用Sobol敏感性分析方法分析了数据特征参数对PRC连梁承载力的影响。结果表明,基于SVR、极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)和PSO-SVR的预测模型平均绝对百分比误差分别为5.48%、7.65%和4.80%,其中,基于PSO-SVR算法的承载力预测模型具有最高的预测精度,模型的鲁棒性和泛化能力更强。此外,特征参数钢板率(ρ_(p))、截面高度(h)和连梁跨高比(l_(n)/h)对PRC连梁承载力影响最大,三者全局影响指数总和超过0.75,其中,钢板率(ρ_(p))是对PRC连梁承载力影响最大的单一因素,一阶敏感性指数和全局敏感性指数分别为0.3423和0.3620,以期为PRC连梁在实际工程中的设计及应用提供参考。 展开更多

关键词 钢板-混凝土组合连梁 机器学习 粒子群优化的支持向量机回归(PSO-SVR)算法 承载力 敏感性分析

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自适应参数的AOSVR算法及其在股票预测中应用 被引量：2

4

作者 吴微 张凌 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期605-610,共6页

以股票预测为背景,在一种在线SVR算法AOSVR中,引入Cherkassky参数选择策略,形成自适应参数的AOSVR算法.根据时间序列的变化,通过在线调整SVR参数达到更好的预测精度和泛化能力.另外,针对股票市场特性,利用AOSVR的"忘记"阈值... 以股票预测为背景,在一种在线SVR算法AOSVR中,引入Cherkassky参数选择策略,形成自适应参数的AOSVR算法.根据时间序列的变化,通过在线调整SVR参数达到更好的预测精度和泛化能力.另外,针对股票市场特性,利用AOSVR的"忘记"阈值丢掉早期数据来集中刻画近期的股市特点.将自适应参数的AOSVR算法应用到上证综合指数构成的时间序列上,取得了良好的预测效果. 展开更多

关键词 在线支持向量机回归算法 参数选择 非稳定时间序列 股票预测

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基于GA-SVR的数控机床热误差建模 被引量：6

5

作者 陈泽宇 龚凌云 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2012年第2期9-11,15,共4页

为了提高数控机床加工精度,消除数控机床热误差对加工精度的影响,文章提出了基于GA-SVR(遗传算法-支持向量回归机)的数控机床热误差建模方法。为了构建机床的热误差模型,首先采用温度传感器与位置传感器测量机床的温度与对应的机床主轴... 为了提高数控机床加工精度,消除数控机床热误差对加工精度的影响,文章提出了基于GA-SVR(遗传算法-支持向量回归机)的数控机床热误差建模方法。为了构建机床的热误差模型,首先采用温度传感器与位置传感器测量机床的温度与对应的机床主轴变形量。其次把获得的数据进行支持向量回归机建模训练,同时使用遗传算法寻找支持向量回归机相关参数的最优值。最后建立机床热误差模型,并验证模型的准确度。结果表明,基于GA-SVR的数控机床热误差建模方法具有精度高和鲁棒性强的特点。 展开更多

关键词 遗传算法-支持向量回归机 数控加工 热变形误差

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基于深度学习与特征后处理的支持向量机铣刀磨损预测模型 被引量：22

6

作者 戴稳 张超勇 +2 位作者 孟磊磊 李晋航 肖鹏飞 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2331-2343,共13页

为提高机械加工过程中的刀具磨损预测精度,建立了一种基于深度学习特征降维及特征后处理的布谷鸟优化参数的最小二乘支持向量机预测模型。该模型利用堆叠稀疏自动编码网络将时域、频域及时频域3方面提取的特征向量进行降维处理,然后利... 为提高机械加工过程中的刀具磨损预测精度,建立了一种基于深度学习特征降维及特征后处理的布谷鸟优化参数的最小二乘支持向量机预测模型。该模型利用堆叠稀疏自动编码网络将时域、频域及时频域3方面提取的特征向量进行降维处理,然后利用特征后处理确保降维向量单调不递减及平滑趋势,最后采用自适应步长布谷鸟算法优化参数的最小二乘支持向量机模型预测铣刀磨损量。通过试验测试比较所提方法与其他预测方法,表明了所提模型能更有效表征铣刀磨损量,大幅降低预测误差。 展开更多

关键词 刀具磨损 自动编码器 特征提取 特征后处理 布谷鸟搜索算法 最小二乘支持向量机回归算法

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基于GA-PSO混合优化SVR的边坡危岩体稳定性评价模型 被引量：2

7

作者 庞俊勇 刘俊 +2 位作者 郑靓婧 李瑶鹤 苏红艳 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第9期237-244,共8页

边坡危岩体稳定性评价是地质灾害防治的重要内容之一。传统的稳定性评价方法在求解复杂非线性问题时存在着精度较低、收敛速度慢等问题,为此,提出了一种基于GA-PSO混合优化支持向量回归(SVR)的边坡危岩体稳定性评价模型。首先,通过采集... 边坡危岩体稳定性评价是地质灾害防治的重要内容之一。传统的稳定性评价方法在求解复杂非线性问题时存在着精度较低、收敛速度慢等问题,为此,提出了一种基于GA-PSO混合优化支持向量回归(SVR)的边坡危岩体稳定性评价模型。首先,通过采集大量的实测数据和监测数据,建立了边坡危岩体的训练样本集;然后,将SVR算法引入稳定性评价中,利用其非线性映射性能拟合边坡危岩体的稳定性函数。为提高SVR模型的优化能力,将遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)相结合,形成了GA-PSO混合优化算法,并用于求解SVR模型中的优化问题。选取了多个现场实际边坡危岩体工程案例进行了算法测试。结果表明:相对于传统方法,GA-PSO混合优化SVR模型能够准确预测边坡危岩体的稳定性,并且具有较高的精度和较快的收敛速度。 展开更多

关键词 边坡危岩体 稳定性评价 支持向量机回归算法 遗传算法 粒子群优化算法

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基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测 被引量：10

8

作者 朱成杰 汪正权 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期30-36,共7页

土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测... 土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R^(2)=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R^(2)=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。 展开更多

关键词 土壤水分 土壤温度 高光谱 连续投影算法(SPA) 遗传算法-支持向量机回归(GA-SVR)

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结合学习特征的图像矩视觉伺服方法 被引量：2

9

作者 叶国强 李伟光 万好 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期99-107,共9页

针对平面图像特征选择,提出一种结合学习特征的改进图像矩视觉伺服方法,以解决不变图像矩特征存在的交互矩阵奇异问题并获得更优的运动特性.该方法首先基于不变矩特征具有的TRS(2D平移、2D旋转及尺度变化)不变特性,利用非线性支持向量... 针对平面图像特征选择,提出一种结合学习特征的改进图像矩视觉伺服方法,以解决不变图像矩特征存在的交互矩阵奇异问题并获得更优的运动特性.该方法首先基于不变矩特征具有的TRS(2D平移、2D旋转及尺度变化)不变特性,利用非线性支持向量机回归算法,对不变矩特征与摄像机X轴、Y轴转角的关系进行分别学习建模;然后利用两个模型的估计值(即学习特征)作为针对X轴旋转及Y轴旋转运动的图像特征,其交互矩阵具有完全解耦及线性特性,且对于任意平面目标不存在奇异问题;进而结合目标图像重心点坐标和面积的归一化特征及图像方向角特征,实现摄像机在任务空间的平移及旋转六自由度控制;最后通过仿真验证了文中方法的有效性. 展开更多

关键词 视觉伺服 图像矩 非线性支持向量机回归算法 交互矩阵

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基于ACGWO-SVR的高寒地区心墙堆石坝压实质量评价模型 被引量：4

10

作者 岳攀 林威伟 +1 位作者 吴斌平 王佳俊 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2021年第11期98-107,共10页

为了提高高寒地区心墙堆石坝压实质量评价的精确度、泛化能力和鲁棒性,保证大坝施工质量,在考虑寒区气象参数的基础上,提出基于自适应灰狼优化支持向量机回归算法的压实质量评价模型。首先,在压实质量评价模型建立过程中考虑温度、湿度... 为了提高高寒地区心墙堆石坝压实质量评价的精确度、泛化能力和鲁棒性,保证大坝施工质量,在考虑寒区气象参数的基础上,提出基于自适应灰狼优化支持向量机回归算法的压实质量评价模型。首先,在压实质量评价模型建立过程中考虑温度、湿度等气象参数的影响。其次,采用ACGWO对SVR的惩罚因子和核参数进行寻优,以提高支持向量机参数选择效率及泛化能力,进而建立基于ACGWO-SVR的压实质量评价模型;其中,ACGWO采用自适应缩放因子和混沌理论优化灰狼算法,克服了传统灰狼算法收敛速度较慢、易陷入局部最优等问题。最后,以某高寒地区心墙堆石坝工程为例,并与线性回归、BPNN以及SVR方法进行对比分析。结果表明:基于ACGWO-SVR的压实质量评价模型具有更高的精度、更好的泛化能力和鲁棒性,适用于寒区工程质量评价。 展开更多

关键词 压实质量评价 自适应灰狼优化支持向量机回归算法 高寒地区 心墙堆石坝 鲁棒性

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球墨铸铁磨削表面粗糙度的声发射智能预测研究 被引量：3

11

作者 龙华 朱奇 +2 位作者 郭力 黄俊 王艺 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第8期1076-1080,共5页

针对磨削表面粗糙度声发射预测精度和可靠性较低的问题,对球墨铸铁磨削表面粗糙度的声发射智能预测进行了研究。在球墨铸铁QT7002平面磨削表面粗糙度声发射预测实验200组数据的基础上,提取了包含磨削声发射信号经验模态分解4个本征模函... 针对磨削表面粗糙度声发射预测精度和可靠性较低的问题,对球墨铸铁磨削表面粗糙度的声发射智能预测进行了研究。在球墨铸铁QT7002平面磨削表面粗糙度声发射预测实验200组数据的基础上,提取了包含磨削声发射信号经验模态分解4个本征模函数的相关系数,和磨削声发射信号波形幅值、均方根值、方差、峰值频率、频谱峰值、功率谱峰值、峭度、偏度、AE信息熵等13个磨削声发射信号特征参数;建立了遗传优化的支持向量回归机GA-SVR和粒子群优化的支持向量回归机PSO-SVR这2个预测模型;在这200组磨削表面粗糙度声发射实验数据中,把随机提取的13个声发射信号特征参数输入到这2个预测模型中,进行了反复训练和预测,以提高其可靠性。研究结果表明:GA-SVR和PSO-SVR的磨削表面粗糙度声发射预测精度较高;这为磨削声发射在线智能监测汽车发动机球墨铸铁QT7002曲轴磨削表面粗糙度打下了基础。 展开更多

关键词 磨削表面粗糙度 声发射 本征模函数 支持向量回归机 遗传算法 粒子群算法

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采用FCM聚类与改进SVR模型的窃电行为检测 被引量：30

12

作者 康宁宁 李川 +1 位作者 曾虎 李英娜 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第12期2023-2029,共7页

针对窃电手段多样、隐蔽性强、窃电检测效率有待提高等问题,首先采用模糊C均值(FCM)聚类算法构造不同的用户负荷特征曲线,通过待测负荷曲线与相应特征曲线作对比初步确定疑似窃电用户;其次,采用粒子群算法优化的支持向量机回归模型对疑... 针对窃电手段多样、隐蔽性强、窃电检测效率有待提高等问题,首先采用模糊C均值(FCM)聚类算法构造不同的用户负荷特征曲线,通过待测负荷曲线与相应特征曲线作对比初步确定疑似窃电用户;其次,采用粒子群算法优化的支持向量机回归模型对疑似窃电用户的用电行为进行检测。实验证明,所用方法缩小了窃电检测的范围、克服了窃电样本少的影响,改善了窃电检测的效率,并且窃电检测的均方误差和平均绝对误差分别提高了0.0051和0.034。 展开更多

关键词 窃电检测 负荷曲线 FCM聚类分析 粒子群算法 支持向量机回归算法

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基于SVR的无实测资料小流域山洪灾害临界雨量预估模型及应用--以河南新县为例 被引量：11

13

作者 王燕云 原文林 +4 位作者 龙爱华 向立云 邓晓雅 付磊 宋汉振 《水文》 CSCD 北大核心 2020年第2期42-47,共6页

山洪灾害是我国防灾减灾工作中亟待解决的突出问题,临界雨量是山洪灾害预警预报的重要指标,传统的临界雨量计算方法各有所长,对资料的要求各不相同,但对于无实测资料小流域防灾对象临界雨量计算的研究却寥寥无几(这里无实测资料指的是... 山洪灾害是我国防灾减灾工作中亟待解决的突出问题,临界雨量是山洪灾害预警预报的重要指标,传统的临界雨量计算方法各有所长,对资料的要求各不相同,但对于无实测资料小流域防灾对象临界雨量计算的研究却寥寥无几(这里无实测资料指的是既没有雨量、洪峰资料也无野外断面调查资料)。鉴于此,基于支持向量机回归拟合算法(SVR),应用比拟法建立模型,对无资料小流域山洪灾害临界雨量进行推求。结果表明:(1)SVR模型具有很好的泛化性,预测精度高、误差小,结果较优;(2)利用SVR模型预估的临界雨量值与真实值偏差小,可以作为山洪灾害预警预报指标,为当地决策部门提供参考。 展开更多

关键词 无实测资料小流域 山洪灾害 临界雨量 孕灾因子 支持向量机回归算法

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基于导轨多激励关联的轿厢水平振动预测方法 被引量：8

14

作者 武仪 萨日娜 +2 位作者 裘乐淼 张利春 张静 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第12期1520-1528,1563,共10页

高速电梯存在导轨多源激励关联性和多源激励耦合作用引起轿厢水平振动的问题,针对这一问题,提出了基于导轨多激励关联的轿厢水平振动预测方法。首先,建立了轿厢的水平振动模型,分析了导轨多源激励因素,借助Dematel方法获得了导轨多源激... 高速电梯存在导轨多源激励关联性和多源激励耦合作用引起轿厢水平振动的问题,针对这一问题,提出了基于导轨多激励关联的轿厢水平振动预测方法。首先,建立了轿厢的水平振动模型,分析了导轨多源激励因素,借助Dematel方法获得了导轨多源激励关联重要度;然后,以导靴等效刚度、导靴等效阻尼、上方导靴到轿厢质心的垂直距离、下方导靴到轿厢质心的垂直距离作为输入,将水平振动加速度峰值和水平振动角加速度峰值作为输出,建立了轿厢水平振动支持向量机预测模型,并利用布谷鸟算法对支持向量机惩罚因子和RBF核参数进行了寻优搜索;最后,利用拉丁超立方抽样方法得出了一系列方案,通过Simulink仿真得出了各方案的水平振动加速度峰值和角加速度峰值,并将其作为预测模型的样本数据,分别建立了CS-SVR、SVR、RBF、BP、GA-BP预测模型,进行了对比实验;采用决定系数、均方误差、平均相对误差和最大相对误差对该预测模型进行了评价。研究结果表明:与KLK2样机实验相比,CS-SVR预测结果误差约为5.43%,预测效果最优;该结果验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 高速电梯 水平振动 布谷鸟算法支持向量机回归 振动仿真 振动预测

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变速恒频风力发电系统风速短期预测方法研究 被引量：12

15

作者 苏艳萍 田源 《电网与清洁能源》 北大核心 2022年第2期88-93,共6页

采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法。... 采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法。首先对风力机的运行特性进行分析,然后采用支持向量机回归算法构建风速预测模型,最后利用风速预测模型完成变速恒频风力发电系统风速的短期预测。实验结果表明,所提方法可准确地预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差小,验证了所提方法的整体有效性。 展开更多

关键词 变速恒频 风力发电系统 风速短期测量 运行特性 支持向量机回归算法

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某铝合金转向节差压铸造冷却工艺参数的优化 被引量：2

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作者 李智 陈阵 张健 《热加工工艺》 北大核心 2023年第9期83-87,共5页

为了提高差压铸造的铸件性能,以A356铝合金转向节为研究对象,以凝固时间、二次枝晶臂间距和孔隙率为优化指标,通过数值模拟与优化算法的结合对冷却参数进行优化。首先通过分析确定不同管路冷却开启时间作为优化变量;然后基于正交试验安... 为了提高差压铸造的铸件性能,以A356铝合金转向节为研究对象,以凝固时间、二次枝晶臂间距和孔隙率为优化指标,通过数值模拟与优化算法的结合对冷却参数进行优化。首先通过分析确定不同管路冷却开启时间作为优化变量;然后基于正交试验安排进行数值模拟,得到支撑向量机回归算法(SVR)的训练样本,确定优化变量与三个优化指标之间的映射关系,通过鱼群算法寻找最优组合参数。最后对得到的最优组合参数进行数值模拟验证。结果表明模拟结果与预测结果基本吻合。在最优冷却参数组合下,凝固时间由208.2 s减小为175.6 s,二次枝晶臂间距由47.25μm变为44.18μm,孔隙率由12.79%减小为0.923%。 展开更多

关键词 差压铸造 正交试验 支撑向量机回归算法(SVR) 人工鱼群算法

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