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摘要：本发明涉及一种基于机器学习的少年阶段预测成年身高的方法和装置，其方法包括以下步骤，步骤S1：模型集成，将粒子群算法PSO与支持向量机回归SVR相结合，提出PSO‑SVR模型；步骤S2：算法优化，提出自适应权重系数和学习因子更新方法，针对步骤S1中的PSO算法进行改进，提高其全局搜索和局部寻优能力；步骤S3：利用步骤S2中改进的算法进行身高预测。本发明创新性地采用自适应变化参数的粒子群优化算法，提升了预测模型的性能和准确度，在实际数据和实验中，证明了该方法在成年身高预测中的优越性，具有较高的应用价值。
主权项：1.一种基于机器学习的少年阶段预测成年身高的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：模型集成，将粒子群算法PSO与支持向量机回归SVR相结合，提出PSO-SVR模型；步骤S2：算法优化，提出自适应权重系数和学习因子更新方法，针对步骤S1中的PSO算法进行改进，提高其全局搜索和局部寻优能力；步骤S3：利用步骤S2中改进的算法进行身高预测。
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百度查询： 浙江工业大学 一种基于机器学习的少年阶段预测成年身高的方法和装置
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