TY -的A2 -库马尔,Akshi盟——张,通PY - 2022 DA - 2022/01/30 TI -区域经济的设计使用最优非线性支持向量机预测模型SP - 2900434六世- 2022 AB -预测区域经济活动是一个逐步区域经济研究的重要元素。区域经济预测可以直接协助当地、国家和地区政策制定者。地区经济活动的预测可用于定义宏观经济力量,如预测股票市场和国家劳动市场的周期性运动。机器学习的最新进展(ML)模型可以用来解决时间序列预测问题。自从毫升模型中所涉及的参数显著影响性能,参数调优过程也就变得非常重要了。这个动机,本研究发展一个quasioppositional布谷鸟搜索算法(QOCSA)和非线性支持向量机(SVM)的预测模型,QOCSO-NLSVM呼吁区域经济预测。QOCSO-NLSVM技术的目标是识别当前区域经济的地位。QOCSO-NLSVM技术如集群不同阶段,预处理、预测和优化。此外,QOCSO-NLSVM技术采用density-based聚类算法(DBSCAN)来确定相同的状态取决于人均NSDP增长趋势和socio-economic-demographic功能状态。此外,NLSVM模型是用于时间序列预测的过程,它所涉及的参数是由使用QOCSO经过调优的算法。 To showcase the effective performance of the QOCSO-NLSVM technique, a wide range of simulations take place using regional economic data. To determine the current economic situation in a region, the QOCSO-NLSVM technique is used. The simulation results reported the better performance of the QOCSO-NLSVM technique over recent approaches. The QOCSO-NLSVM technique generated effective results with a minimal mean square error of 70.548 or greater. Astonishingly good results were obtained using the QOCSO-NLSVM approach, which had the lowest root mean square error (RMSE) of 8.399. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/2900434 DO - 10.1155/2022/2900434 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -