《表2 智能算法参数优化结果》
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注：由于智能算法是随机算法，表2是测试30次求得的平均结果﹒
2)支持向量机的参数（c和g）及核函数﹒这些参数影响SVM的性能，可分别用遗传算法、灰狼算法、模拟退火算法和粒子群算法来优化该参数，其中，粒子群优化算法寻优精度最高（74%），耗时最少（63.5 s），残差最小（0.025 0）（见表2）﹒
| 图表编号 | XD00194414100 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2021.01.20 |
| 作者 | 王倩、薛云、张维、龙岳红、周松林 |
| 绘制单位 | 湖南城市学院市政与测绘工程学院、长沙理工大学交通运输工程学院、湖南城市学院市政与测绘工程学院、湖南城市学院市政与测绘工程学院、湖南城市学院市政与测绘工程学院、湖南城市学院设计研究院有限公司 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
