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支持向量机在粮食产量预测中的应用 被引量：17

Application of Support Vector Machine in Forecast of Grain Yield
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摘要 将支持向量机算法应用于粮食产量预测,结果表明,支持向量机的径向基核函数模型预测粮食产量的精度优于其他预测方法。 SVM method was applied in the forecast of grain yield. It showed that the grain forecast precision of SVM in RBF method was higher than that of others.
作者 程伟 张燕平 赵姝
机构地区 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 安徽电子信息职业技术学院
出处 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第8期3347-3348,共2页 Journal of Anhui Agricultural Sciences
基金 973计划(国家重点基础研究)项目(2007CB311003) 国家自然科学基金项目(60675031) 安徽大学211工程学术创新团队经费资助
关键词 支持向量机(SVM) 回归 径向基核函数 预测 Support vector machine（SVM） Regression RBF Forecast
分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献14

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共引文献2371

同被引文献143

引证文献17

二级引证文献68

安徽农业科学
2009年 第8期

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