要建立一个有效的支持向量回归(SVR)模型，支持向量回归的3个参数c，y，占丛须预先设定。提出一种新型的遗传算 法一智能遗传算法(IGA)对支持向量回归进行参数调节，以达到寻找最优参数的目的，然后和支持向量回归结合得到一种新的 IGASVR模型，并应用于城市人口预测。最后，将提出的方法与标准SVR模型和BP神经网络模型进行比较，所得结果表明，该模 型训练速度快，并且有较高预测精度，是一种有效的人口预测方法。-To build an effective SVR model，SVR’8

基于遗传算法的支持向量回归机参数选取，针对支持向量回归机( support vector regression , SVR) 的参数选择问题,提出了基于遗传算法的 SVR 参数自动确定方法。分-Based on genetic algorithm parameter selection of Support Vector Regression

用遗传算法优化支持向量回归机C、g、p参数(Optimization of C, G, P parameters of support vector regression machine by genetic algorithm)

基于遗传算法寻优参数的支持向量机算法，使得算法的参数达到全局最优，避免陷入具备最小(Support Vector Machine Algorithms Based on Genetic Algorithms for Optimizing Parameters)