标题：基于改进PSO-SVM的预测算法研究
作者：廖俊勃 张恒 李严彪 周煊博
作者单位：中国华阴兵器试验中心，陕西 华阴 714200
关键字：支持向量机；改进粒子群；参数优化；预测算法
摘要：针对支持向量机（SVM）中参数对模型预测精度的影响，提出一种改进粒子群（PSO）优化支持向量机参数算法，使改进PSO-SVM算法的预测精度提高。在粒子群算法中通过改变惯性权重、改进加速因子和变换搜索策略原则，得到支持向量机的最优参数。采用不同的数据集进行实验验证，并与SVM算法和传统PSO-SVM算法对比，证明改进PSO-SVM算法的有效性，且预测效果更佳。