基于PSO优化双子支持向量机的电商经济预测研究

作     者：巢瑞云 刘源 CHAO Rui-yun;LIU Yuan

作者机构：广州南洋理工职业学院经济管理学院广东广州510900 桂林医学院智能医学与生物技术学院广西桂林541199 

出 版 物：《贵阳学院学报（自然科学版）》 (Journal of Guiyang University：Natural Sciences)

年 卷 期：2024年第19卷第2期

页      面：11-15,42页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(项目编号:61474032) 桂林医学院博士启动基金(项目编号:31304019011) 2022年广东省社科规划项目“数商兴农”工程下广东省农村电子商务竞争力评价研究(项目编号:GD22XYJ28) 

主　　题：电商经济 双子支持向量机 粒子群优化 超平面 

摘      要：为提高电商经济预测性能,解决因时序复杂、特征量多及用户需求复杂等带来的预测精度偏低的问题,采用双子支持向量机进行电商经济预测。首先,获取电商经济数据特征,接着构建双子支持向量机(TWSVM)的电商经济预测模型,提取TWSVM的正则因子等参数,随机初始化多组参数,并构建多个粒子。然后借助粒子群优化(PSO)算法搜索最优TWSVM参数,以生成适合电商经济预测的最佳TWSVM模型,通过PSO优化获得最优TWSVM参数。最后采用最佳TWSVM模型进行电商经济预测,并对预测结果进行评价。在实例仿真中,以电商经济销售金额和增长率两个指标为主,PSO优化的TWSVM算法的预测准确度均高于90%。