基于遗传算法优化支持向量机的汽车销量预测

基于遗传算法优化支持向量机的汽车销量预测基于遗传算法优化支持向量机的汽车销量预测摘要：随着汽车行业的快速发展，汽车制造商需要有效地预测汽车销量，以便合理安排生产和销售计划。本论文基于遗传算法优化支持向

基于遗传算法优化支持向量机的汽车销量预测 基于遗传算法优化支持向量机的汽车销量预测 摘要：随着汽车行业的快速发展，汽车制造商需要有效地预测汽车 销量，以便合理安排生产和销售计划。本论文基于遗传算法优化支持向 GA-SVM 量机（）模型对汽车销量进行预测。首先，我们详细介绍了支持 GA-SVM 向量机和遗传算法的原理和应用。然后，我们提出了模型，其 中遗传算法用于优化支持向量机的超参数。我们使用实际的汽车销售数 据进行了实证研究，并与传统的支持向量机模型进行比较。实验结果表 GA-SVM 明，模型在汽车销量预测方面具有更好的性能和准确性。此外， 我们还讨论了该模型的局限性和未来的研究方向。 关键词：遗传算法、支持向量机、汽车销量、预测、优化 1. 引言 汽车行业是现代经济的重要组成部分，对于制造商来说，准确预测 汽车销量是至关重要的。在全球市场竞争日益激烈的环境下，合理安排 生产和销售计划可以降低成本并提高效率。因此，研究和开发一种准确 预测汽车销量的方法具有重要的实际意义。 2. 支持向量机 Support Vector Machine, SVM 支持向量机（）是一种常用的机器学 SVM 习方法，被广泛应用于分类和回归问题。通过在特征空间中构建最 SVM 大边距超平面，将样本进行有效的分类或拟合。然而，的性能依赖 于选择合适的超参数，包括核函数、惩罚参数等。 3. 遗传算法 Genetic Algorithm, GA 遗传算法（）是受生物进化理论启发的一种优 化算法。它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程来搜索最优解。在解 决复杂问题和函数优化方面，遗传算法具有很强的优势。