基于粒子群算法优化支持向量机的研究生就业预测方法

摘要

本发明涉及一种基于粒子群算法优化支持向量机的研究生就业预测方法，其特征在于，包括以下步骤：对研究生信息管理系统中的学生数据进行筛选和处理，选取数据样本；建立支持向量机模型；将数据样本放入支持向量机模型中进行训练；对研究生信息管理系统中的学生数据进行筛选和处理，选取测试样本，对测试样本进行预处理后输入训练好的支持向量机模型中，检测模型准确度和合理性。本发明考虑到数据样本的多维度和随机性特征，使用经过粒子群算法寻得最优参数的支持向量机，使得对研究生就业预测的精度更高，可满足研究生就业预测的需求。