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摘要
为了提高在线英语学习人数的预测精度,在保证预测值和实际值之间的误差最小化的前提下,针对SVR模型的预测精度受参数组合C、ε和g的值的选择影响,提出一种基于GOA-SVR的在线英语学习人数预测方法。选择我国2002～2017年在线英语学习人数为研究对象,以均方根误差和相关系数作为预测结果的评价指标,研究结果表明,GOA-SVR可以有效提高了在线英语学习人数预测精度。为在线英语学习人数预测提供了新的方法和途径,从而为在线英语学习资源管理和调度提供了重要的参考依据。
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为了提高在线英语学习人数的预测精度,在保证预测值和实际值之间的误差最小化的前提下,针对SVR模型的预测精度受参数组合C、ε和g的值的选择影响,提出一种基于GOA-SVR的在线英语学习人数预测方法。选择我国2002～2017年在线英语学习人数为研究对象,以均方根误差和相关系数作为预测结果的评价指标,研究结果表明,GOA-SVR可以有效提高了在线英语学习人数预测精度。为在线英语学习人数预测提供了新的方法和途径,从而为在线英语学习资源管理和调度提供了重要的参考依据。
