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遗传算法优化的支持向量机回归计算老龄化人口方法
被引量:
2
1
作者
张馨予
孙宏宇
+1 位作者
逯洋
郭天岚
《智能计算机与应用》
2021年第8期143-145,150,共4页
老龄化问题对中国经济、就业、医疗等方面的影响越来越大,因此对老龄化人口进行准确预测具有重要的意义。本文利用遗传算法(GA),对支持向量回归模型(SVR)的初始参数进行优化,并利用优化后的SVR模型预测中国老龄化人口。实验证明,使用遗...
老龄化问题对中国经济、就业、医疗等方面的影响越来越大,因此对老龄化人口进行准确预测具有重要的意义。本文利用遗传算法(GA),对支持向量回归模型(SVR)的初始参数进行优化,并利用优化后的SVR模型预测中国老龄化人口。实验证明,使用遗传算法参数寻优后的SVR模型具有良好的预测精度。
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关键词
老龄化人口
遗传算法
支持向量回归模型
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职称材料
题名
遗传算法优化的支持向量机回归计算老龄化人口方法
被引量:
2
1
作者
张馨予
孙宏宇
逯洋
郭天岚
机构
吉林师范大学计算机学院
出处
《智能计算机与应用》
2021年第8期143-145,150,共4页
基金
吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20210457KJ)
吉林省大学生创新创业训练项目(2020JLSFDX-JSJ03)
赛尔网下一代互联网技术创新项目(NGII20180315)。
文摘
老龄化问题对中国经济、就业、医疗等方面的影响越来越大,因此对老龄化人口进行准确预测具有重要的意义。本文利用遗传算法(GA),对支持向量回归模型(SVR)的初始参数进行优化,并利用优化后的SVR模型预测中国老龄化人口。实验证明,使用遗传算法参数寻优后的SVR模型具有良好的预测精度。
关键词
老龄化人口
遗传算法
支持向量回归模型
Keywords
aging population
genetic algorithm
support vector regression model
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
遗传算法优化的支持向量机回归计算老龄化人口方法
张馨予
孙宏宇
逯洋
郭天岚
《智能计算机与应用》
2021
2
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