改進(jìn)粒子群算法支持向量機(jī)的煙臺(tái)港貨物吞吐量預(yù)測

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摘  要：為了精準(zhǔn)預(yù)測港口貨物吞吐量，文章研究了改進(jìn)粒子群算法支持向量機(jī)模型。引入自適應(yīng)慣性權(quán)重以及最優(yōu)粒子擾動(dòng)決策，來優(yōu)化支持向量機(jī)中的懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)g?；?978—2020年煙臺(tái)港吐吞量進(jìn)行實(shí)證分析，對(duì)比改進(jìn)支持向量機(jī)模型和原本支持向量機(jī)模型的平均相對(duì)誤差，預(yù)測效果優(yōu)于SVM模型，因此為港口貨物吞吐量提供技術(shù)支持。（剩余8325字）