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中国农机化学报

中国农机化学报 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (3): 144-148.DOI: 10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2019.03.26

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基于SAFA优化LSSVM的粮食产量预测

施瑶;陈昭;   

  1. 江苏商贸职业学院;郑州大学;
  • 出版日期:2019-03-15 发布日期:2019-03-15
  • 基金资助:
    河南省科技厅科技攻关项目(172102210506);河南省科技厅基础与前沿技术研究计划项目(162300410269)

  • Online:2019-03-15 Published:2019-03-15

摘要: 为提高粮食产量预测的精度,针对LSSVM模型的预测精度受惩罚参数C和核函数参数g选择的影响,将非线性惯性权重引入萤火虫算法,提出一种基于自适应权重的萤火虫算法(Self-Adaptive Firefly Algorithm,SAFA),并将SAFA应用于惩罚参数C和核函数参数g优化,提出一种基于SAFA-LSSVM的粮食产量预测算法。选择1978—2017年我国粮食产量数据为研究对象,与FA-LSSVM、PSO-LSSVM和LSSVM相比,研究结果表明本文提出的算法SAFA-LSSVM可以有效提高粮食产量预测的精度,相关系数R达0.9893,为粮食产量预测提供新的方法和途径。

关键词: 萤火虫算法, LSSVM模型, 神经网络, 支持向量机, 粮食产量

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