特征选择与支持向量机参数同步优化研究 被引量：8

1

作者 齐子元 房立清 张英堂 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期111-114,共4页

提出了免疫多向二进制粒子群优化算法。基于该算法实现了特征选择与支持向量机参数的同步优化,克服了单独优化特征或单独优化支持向量机参数的缺陷。既解决了特征与分类器不匹配带来的诊断能力下降,又提高了故障诊断精度与搜索速度。

关键词 二进制粒子群优化算法 特征选择 支持向量机参数 同步优化

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基于非参数支持向量机的企业税收风险识别模型 被引量：3

2

作者 曹阳 李清 李涛 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第11期171-174,共4页

文章从企业税负指标、盈利能力、运营能力、成长能力和偿债能力这5个方面选取指标,分别运用多分类支持向量机方法(SVM)和多分类Logistic回归对长春市大中型企业建立企业税收风险识别分类模型。结果表明:对于第一类正常纳税和第二类少缴... 文章从企业税负指标、盈利能力、运营能力、成长能力和偿债能力这5个方面选取指标,分别运用多分类支持向量机方法(SVM)和多分类Logistic回归对长春市大中型企业建立企业税收风险识别分类模型。结果表明:对于第一类正常纳税和第二类少缴税风险,SVM算法预测准确率高于Logistic模型的准确率;对于第三类多缴税风险,两种模型的识别准确率相当;总体上SVM算法在分类识别与预测上要优于Logistic模型。实际中可以结合两种方法,为企业防范和规避税收风险,实现安全的内部税收控制以及税务机关智能化风险识别和规避执法风险提供有价值的参考。 展开更多

关键词 非参数支持向量机 LOGISTIC回归 税收风险识别

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最小二乘孪生参数化不敏感支持向量回归机 被引量：7

3

作者 丁世飞 黄华娟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期3146-3155,共10页

孪生参数化不敏感支持向量回归机(twin parametric insensitive support vector regression,简称TPISVR)是一种新型机器学习方法.与其他回归方法相比,TPISVR在处理异方差噪声方面具有独特的优势.标准TPISVR的训练算法可以归结为在对偶... 孪生参数化不敏感支持向量回归机(twin parametric insensitive support vector regression,简称TPISVR)是一种新型机器学习方法.与其他回归方法相比,TPISVR在处理异方差噪声方面具有独特的优势.标准TPISVR的训练算法可以归结为在对偶空间求解一对具有不等式约束的二次规划问题.然而,这种求解方法的时间消耗比较大.引入最小二乘思想,将TPISVR的两个二次规划问题转化为两个线性方程组,并在原始空间上直接求解,提出了最小二乘孪生参数化不敏感支持向量回归机(least squares TPISVR,简称LSTPISVR).为了解决LSTPISVR的参数选择问题,提出了混沌布谷鸟优化算法,并用其对LSTPISVR的参数进行优化选择.在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明:LSTPISVR在保持精度不下降的情况下,具有更高的运行效率. 展开更多

关键词 孪生参数化不敏感支持向量回归机 异方差性 最小二乘 混沌布谷鸟优化算法

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光滑孪生参数化不敏感支持向量回归机 被引量：1

4

作者 黄华娟 韦修喜 周永权 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期28-34,共7页

作为机器学习方法之一的孪生参数化不敏感支持向量回归机(TPISVR)有着简洁的数学模型,良好的学习性能,特别适合于求解带有结构异方差噪声的数据回归问题,然而TPISVR的训练速度较低,训练效率有待提高。TPISVR的传统算法可以归结为通过转... 作为机器学习方法之一的孪生参数化不敏感支持向量回归机(TPISVR)有着简洁的数学模型,良好的学习性能,特别适合于求解带有结构异方差噪声的数据回归问题,然而TPISVR的训练速度较低,训练效率有待提高。TPISVR的传统算法可以归结为通过转化对偶问题的方法求解2个带有不等式约束的二次规划问题,然而这种求解二次规划问题的方法对于样本数目较大的问题将受到时间和内存的制约,这是导致TPISVR训练效率低的关键所在。针对此问题,首先,引入正号函数,将TPISVR的2个二次规划问题转化为2个不可微的无约束优化问题;其次,引入CHKS光滑函数和正则项,对TPISVR模型进行正则化,并对不可微的无约束优化问题进行光滑逼近,从而将不可微的模型转化为可微的无约束优化问题,并用收敛速度快的Newton-Armijo方法求解新模型,提出光滑孪生参数化不敏感支持向量回归机(STPISVR);最后,从理论上证明了STPISVR模型是收敛的,并具有任意阶光滑性。为了验证所提算法的有效性和可行性,对机器学习常用的人工数据集和UCI数据集进行仿真实验。实验结果表明:和其他机器学习方法相比,STPISVR在保证精度不下降的前提下,获得了更高的训练效率。 展开更多

关键词 孪生参数化不敏感支持向量回归机 光滑技术 异方差噪声 NEWTON法 训练效率

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人工蜂群算法优化支持向量机的网络入侵检测 被引量：5

5

作者 谢伟增 《微型电脑应用》 2017年第1期71-73,共3页

支持向量机参数直接影响网络入侵检测效果,为了提高入侵检测的正确率,提出了基于人工蜂群算法优化支持向量机的网络入侵检测模型。将支持向量机参数组合在一起,编码成为人工蜂群算法的蜜源,并将最高网络入侵检测率作为蜂群的搜索方向,... 支持向量机参数直接影响网络入侵检测效果,为了提高入侵检测的正确率,提出了基于人工蜂群算法优化支持向量机的网络入侵检测模型。将支持向量机参数组合在一起,编码成为人工蜂群算法的蜜源,并将最高网络入侵检测率作为蜂群的搜索方向,不断模拟蜂群寻找最优蜜源的过程实现参数优化,并根据最优参数设计网络入侵检测的分类器,选择KDD CUP99数据集作为实验对象,结果表明,模型可以提高网络入侵检测的正确率,降低误报率,获得较优的网络入侵检测效果。 展开更多

关键词 网络安全 入侵行为 支持向量机参数 人工蜂群算法 分类器

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正则双胞参数间隔支持向量回归机

6

作者 叶玲节 杨云露 冯昊 《电工技术》 2020年第24期71-73,77,共4页

双胞参数间隔支持向量机在模式识别上拥有优秀的分类能力。然而,原始的TPMSVM模型仅针对二分类问题,并不能处理回归学习任务。为此,文章提出了一种新的正则双胞参数间隔支持向量回归机模型(RTPMSVR)。RTPMSVR模型的最终回归输出函数是... 双胞参数间隔支持向量机在模式识别上拥有优秀的分类能力。然而,原始的TPMSVM模型仅针对二分类问题,并不能处理回归学习任务。为此,文章提出了一种新的正则双胞参数间隔支持向量回归机模型(RTPMSVR)。RTPMSVR模型的最终回归输出函数是间接通过寻找一对最优的非平行上界和下界参数间隔函数来构建的。通过继承TPMSVM模型的损失函数,RTPMSVR模型分别为上界和下界的参数间隔函数构建二次规划优化模型。此外,为提高模型的泛化能力,引入额外的正则项,进而保障模型解的唯一性。根据对偶理论,构建模型求解的最优KKT条件,并将RTPMSVR模型的原问题转换为对偶问题来求解。最后,通过对比实验,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 回归 双胞参数间隔支持向量机

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组合核函数支持向量机在个人信用评估中的应用 被引量：1

7

作者 孙强 杨旭娜 《黑龙江科技信息》 2013年第26期148-149,共2页

支持向量机在处理分类问题时有着其特有的优势,其分类结果与参数和核函数有关,它们决定着支持向量机的学习能力和推广能力。本文在考虑核函数及其性质的基础上,使用一种新的组合核函数方法,对全局核函数和局部核函数利用线性组合的方法... 支持向量机在处理分类问题时有着其特有的优势,其分类结果与参数和核函数有关,它们决定着支持向量机的学习能力和推广能力。本文在考虑核函数及其性质的基础上,使用一种新的组合核函数方法,对全局核函数和局部核函数利用线性组合的方法来进行个人信用的评估,并在数据集Australian和Germany上加以实例验证。结果表明:组合核函数的支持向量机优于单一的支持向量机。 展开更多

关键词 个人信用评估 支持向量机 组合核函数 支持向量机参数

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遗传优化支持向量机的交通流量预测模型 被引量：1

8

作者 牛亚莉 《微型电脑应用》 2017年第8期72-74,共3页

交通流量预测是智能交通管理领域的一个重要热点,结合交通流量的变化特点,针对支持向量机的参数优化问题,设计了基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型。在分析当前交通流量预测的研究现状基础上,指出传统模型存在的局限性;采... 交通流量预测是智能交通管理领域的一个重要热点,结合交通流量的变化特点,针对支持向量机的参数优化问题,设计了基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型。在分析当前交通流量预测的研究现状基础上,指出传统模型存在的局限性;采用遗传算法对支持向量机的的参数进行优化,并通过混沌理论对交流流量的原始数据行相空间重构,建立交通流量预测模型;采用仿真实验测试该模型的有效性和优越性。实验结果表明,遗传算法优化支持向量机可以跟踪交通流量复杂的变化特点,获得了理想的交通流量预测结果,而且交流流量的预测误差要明显小其它模型,具有更高的应用价值。 展开更多

关键词 智能交通管理 流量预测模型 支持向量机参数 遗传算法

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基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用 被引量：8

9

作者 李良敏 温广瑞 王生昌 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第22期6088-6092,6096,共6页

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据... 通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。 展开更多

关键词 多核参数径向基支持向量机 遗传算法 核参数 验证误差 推广能力 故障诊断

原文传递

通信干扰下无线传感器网络中微弱信号检测

10

作者 张燕 曹婷 侯兆阳 《计算机仿真》 2024年第3期415-418,425,共5页

微弱信号检测是保证无线传感器网络高效使用的重要环节,但检测过程易受噪声信号、传感器性能、虚拟信号等因素的干扰,从而导致误检。为了解决上述问题,提出一种通信干扰下无线传感器网络微弱信号检测方法。通过局部投影降噪法剔除信号... 微弱信号检测是保证无线传感器网络高效使用的重要环节,但检测过程易受噪声信号、传感器性能、虚拟信号等因素的干扰,从而导致误检。为了解决上述问题,提出一种通信干扰下无线传感器网络微弱信号检测方法。通过局部投影降噪法剔除信号中的噪声,避免噪声对检测过程产生影响。采用主分量分析算法提取去噪信号的特征,并根据遗传算法优化支持向量参数,将提取的特征输入到向量机中,通过特征的分类完成通信干扰下无线传感器网络微弱信号的检测。实验结果表明,所提方法的信号检测结果与实际结果基本一致,检测时间在30ms内,且抗噪性能强。 展开更多

关键词 局部投影降噪 主分量分析法 累积方差贡献率 特征的分类预测 支持向量机参数优化

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基于参数间隔孪生支持向量机的增量学习算法 被引量：8

11

作者 杨海涛 肖军 +1 位作者 王佩瑶 王威 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2016年第4期432-436,443,共6页

针对处理大量时间序列数据或数据流时,参数间隔孪生支持向量机(TPMSVM)分类训练速度依然较慢的问题.本文证明了样本满足TPMSVM的KKT条件所对应的数值条件,并根据结论提出一种适用于TPMSVM的增量学习算法用于处理时间序列数据.该算法选... 针对处理大量时间序列数据或数据流时,参数间隔孪生支持向量机(TPMSVM)分类训练速度依然较慢的问题.本文证明了样本满足TPMSVM的KKT条件所对应的数值条件,并根据结论提出一种适用于TPMSVM的增量学习算法用于处理时间序列数据.该算法选取新增数据中违背广义KKT条件和部分满足条件的原始数据,参加分类器训练.实验证明:本文提出的增量算法在保持一定分类精度的同时提高了TPMSVM的训练速度. 展开更多

关键词 参数间隔孪生支持向量机 广义KKT条件 增量学习 时间序列数据

原文传递

基于觅食能力分配搜索任务的侏儒猫鼬优化算法

12

作者 张宁 王勇 张伟 《广西民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期74-85,共12页

针对侏儒猫鼬优化算法存在的不足,提出一种基于觅食能力分配搜索任务的侏儒猫鼬优化算法。首先采用tent混沌自适应步长平衡全局搜索与局部开发;针对alpha组搜索盲目性问题,优化其移动方向及移动能力;针对侦察组算法移动方向存在误导性问... 针对侏儒猫鼬优化算法存在的不足,提出一种基于觅食能力分配搜索任务的侏儒猫鼬优化算法。首先采用tent混沌自适应步长平衡全局搜索与局部开发;针对alpha组搜索盲目性问题,优化其移动方向及移动能力;针对侦察组算法移动方向存在误导性问题,增强其个体纠错能力,从而提升个体觅食能力;改进保姆组移动算法,提升种群的局部开发能力;最后提出一种新的种群觅食策略,平衡各算法之间调用策略,提升算法整体性能。通过解决12个基准测试函数与支持向量机的参数优化问题,对该文算法性能进行数值实验验证。实验结果表明FADMO的全局收敛精度与全局收敛速度均有明显提高,并适用于实际问题求解。 展开更多

关键词 智能优化 侏儒猫鼬优化算法(DMO) 觅食能力分配任务 支持向量机参数优化

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基于支持向量机的图像型火灾识别研究

13

作者 任正韬 《IT经理世界》 2020年第2期60-60,共1页

本文以支持向量机(SVM)为栽体,同时利用近来来新兴的人工蜂群算法(ABC)对其中主要参数进行优化,并与传统的粒子群(PSO)优化算法进行性能比对,旨在获取更优的分类模型,对火灾样本的实现精准且高效的检测。

关键词 数字图像处理 人工蜂群算法 模式识别 支持向量机参数优化

原文传递

基于多特征融合的电磁换向阀故障模式识别 被引量：2

14

作者 马栋 刘志浩 +1 位作者 高钦和 黄通 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期913-921,共9页

为提高基于驱动端电流检测的电磁换向阀故障诊断方法的可靠性和识别准确度,开展了电磁换向阀故障模式识别方法研究。提出一种基于多特征融合的方法对电流信号时频分析和时域参数的特征值提取融合;通过设计电磁换向阀驱动端电流信号的采... 为提高基于驱动端电流检测的电磁换向阀故障诊断方法的可靠性和识别准确度,开展了电磁换向阀故障模式识别方法研究。提出一种基于多特征融合的方法对电流信号时频分析和时域参数的特征值提取融合;通过设计电磁换向阀驱动端电流信号的采集实验,获取电磁换向阀驱动端电流的时域信号和二阶变化率的多特征曲线,提取时域参数及二阶变化率相应频带能量作为特征值,构建多特征融合的特征向量;采用基于径向基核函数的多分类支持向量机对电磁换向阀进行模式识别。结果表明:基于多特征融合的支持向量机较基于能量特征值的支持向量机可提升8.7%的识别精度和42.11%的验证准确率。 展开更多

关键词 电磁阀 故障诊断 电流检测 小波包分解 主元分析 多特征融合 C参数支持向量机

原文传递

基于遗传算法的同步优化方法在财务困境预警中的应用 被引量：9

15

作者 宋新平 丁永生 曾月明 《预测》 CSSCI 北大核心 2009年第1期48-55,共8页

传统的基于统计技术的变量筛选法不能保证财务困境预警模型的精度。本文提出了用遗传算法同时优化输入变量和支持向量机参数的方法。实证研究表明:该同步方法在降低变量维数的同时得到较好的预测精度,其得到的优化变量集也具有较强的经... 传统的基于统计技术的变量筛选法不能保证财务困境预警模型的精度。本文提出了用遗传算法同时优化输入变量和支持向量机参数的方法。实证研究表明:该同步方法在降低变量维数的同时得到较好的预测精度,其得到的优化变量集也具有较强的经济含义。 展开更多

关键词 同步优化 输入变量 支持向量机参数 财务困境预警

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基于MCS-SVM的建筑工程造价建模与预测 被引量：2

16

作者 刘春 《微型电脑应用》 2017年第10期39-42,共4页

工程造价的建模与预测对工程管理具有十分重要的研究意义,为了提高工程造价预测准确性,针对当前工程造价预测模型的局限性,设计了改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的工程造价预测模型(MSC-SVM)。对当前工程造价预测建模的现状进行分析... 工程造价的建模与预测对工程管理具有十分重要的研究意义,为了提高工程造价预测准确性,针对当前工程造价预测模型的局限性,设计了改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的工程造价预测模型(MSC-SVM)。对当前工程造价预测建模的现状进行分析,指出当前存在的主要问题,引入支持向量机建立工程造价预测模型,并通过改进布谷鸟搜索算法估计支持向量机参数,采用具体工程造价数据对模型性能进行分析。测试结果表明,提出的模型获得了较可靠的工程造价预测结果,可以为工程管理决策提供有价值的参考信息。 展开更多

关键词 工程管理 造价建模 布谷鸟搜索算法 支持向量机参数

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基于并行预测策略的公共楼宇日前空调负荷预测 被引量：6

17

作者 颜庆国 阮文骏 +3 位作者 陈楚 陈星莺 宁艺飞 余昆 《电网与清洁能源》 北大核心 2016年第11期80-86,90,共8页

随着我国城市建设的推进,公共楼宇的用电能耗增长迅速。为加强能耗管理、降低能耗水平,对公共楼宇空调系统日前用电负荷进行预测是工作的基础。针对当前公共楼宇空调系统日前负荷预测累积误差大的现象,提出对日前24 h单独建立负荷预测... 随着我国城市建设的推进,公共楼宇的用电能耗增长迅速。为加强能耗管理、降低能耗水平,对公共楼宇空调系统日前用电负荷进行预测是工作的基础。针对当前公共楼宇空调系统日前负荷预测累积误差大的现象,提出对日前24 h单独建立负荷预测模型的并行预测策略。然后融合主成分分析和模糊C均值聚类对数据进行预处理,形成合适规模及变量维度的训练数据,将其作为支持向量机预测模型的输入,并通过粒子群算法对SVM的模型参数进行自适应寻优。以实际公共楼宇空调负荷历史数据为基础,对比分析所提出的算法与串行预测策略及传统交叉验证试凑参数的SVM预测算法,结果表明提出的方法充分利用了公共楼宇空调负荷的特点,预测精度高、速度快。 展开更多

关键词 公共楼宇空调系统 日前负荷预测 并行预测策略 数据预处理 支持向量机参数优化

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基于时空与或图模型的视频人体动作识别方法 被引量：5

18

作者 易唐唐 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第9期1792-1797,共6页

针对视频中的人体动作识别问题,提出一种基于时空与或图(AOG)模型的人体动作识别方法,将动作识别和姿态估计共同建模在一个时空AOG模型中。首先,将动作分解为姿态,进一步将姿态分解为多个时空(ST)部件,再将ST-部件分解为多个子部件,从... 针对视频中的人体动作识别问题,提出一种基于时空与或图(AOG)模型的人体动作识别方法,将动作识别和姿态估计共同建模在一个时空AOG模型中。首先,将动作分解为姿态,进一步将姿态分解为多个时空(ST)部件,再将ST-部件分解为多个子部件,从而形成三层模型;然后,在三层上分别提取粗级、中级和细级特征;最后,分别学习3个级别上的模型参数,训练隐含参数支持向量机(Latent SVM)分类器,实现动作识别。通过大型数据集的测试以及与几种最新方法的比较,证明了该方案的有效性,识别精度能够达到94%左右。 展开更多

关键词 人体动作识别 与或图模型 姿态估计 隐含参数支持向量机 时空特征学习

原文传递

白钨矿结构物相含稀土异价固溶体的形成规律 被引量：1

19

作者 罗芸芸 包新华 +2 位作者 陆文聪 陈念贻 夏义本 《中国稀土学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期501-504,共4页

运用原子参数-支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)和熔盐相图智能数据库技术,研究了白钨矿型钼酸盐、钨酸盐和含稀土钼酸盐、钨酸盐形成异价固溶体的条件,建立了碱金属-稀土钼酸盐和钨酸盐的晶型以及这些化合物与稀土钼酸盐或钨... 运用原子参数-支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)和熔盐相图智能数据库技术,研究了白钨矿型钼酸盐、钨酸盐和含稀土钼酸盐、钨酸盐形成异价固溶体的条件,建立了碱金属-稀土钼酸盐和钨酸盐的晶型以及这些化合物与稀土钼酸盐或钨酸盐形成连续固溶体的判据,并求得这类化合物的晶胞参数的计算式。计算表明:各组分元素的离子半径和电负性是影响固溶体形成、晶型和晶胞参数的主要因素。根据本文所得经验式估计TlPr(MoO4)2-Pr2(MoO4)3系固溶体情况与实测结果一致。 展开更多

关键词 白钨矿结构 固溶体 原子参数-支持向量机算法 相图智能数据库 稀土材料设计

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基于ε-SVR模型的日电费回收预测 被引量：1

20

作者 刘鑫 郑雪燕 +5 位作者 张志强 卜宪军 宋春娟 兰宇 金永男 刘松野 《吉林电力》 2022年第1期19-23,共5页

为了更好地挖掘电费收入数据价值,提高电费回收预测的精准度,提出一种基于超参数支持向量机回归(ε-support vector regression,ε-SVR)的预测方法,该方法对用户的历史用电行为、资金到账规律、节假日因素等进行研究分析,并预测日电费... 为了更好地挖掘电费收入数据价值,提高电费回收预测的精准度,提出一种基于超参数支持向量机回归(ε-support vector regression,ε-SVR)的预测方法,该方法对用户的历史用电行为、资金到账规律、节假日因素等进行研究分析,并预测日电费回收金额。以某供电公司日电费回收金额作为实际算例,分别对三重季节性模型、长短期记忆网络模型、ε-SVR模型进行实验,结果显示ε-SVR模型较其他模型有较明显优势。 展开更多

关键词 电费回收预测 超参数支持向量机 长短期记忆网络

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