基于差异演化的ε-SVRM参数优化

参数优化是ε-支持向量回归机研究领域的重要问题,其本质是一个优化搜索的过程.基于差异演化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以差异演化算法寻优技巧的ε-支持向量回归机参数优化方法.将该算法应用于受噪声影响的标准函数,与采用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法对支持向量机进行优化的仿真实验结果对比表明由DE算法所确定的ε-支持向量回归机具有较好的预测性能.     

基于PSO优化的SVM预测应用研究*

支持向量机参数对支持向量机的性能有着重要影响,参数选择问题是支持向量机的重要研究内容。针对此问题,提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。实验结果表明,经粒子群优化算法优化的支持向量机回归模型具有较高的预测精度,粒子群优化算法是选取支持向量机参数的有效方法。     

基于群智能算法的SVR参数优化研究进展

支持向量回归机（Support Vector Regression,SVR）是建立在统计学习理论上的一种机器学习方法,主要用来处理回归问题。选取到合适的参数是实现支持向量回归机算法优势的前提,但在实践中仍然存在模型参数选择困难的问题。群智能算法主要是模仿自然界生物种群社会行为规律的元启发式算法,具有简单性、自适应性、灵活性等特点,现已成为非线性参数寻优方法的研究热点。系统综述了利用群智能算法优化支持向量回归机参数的研究进展。在介绍支持向量回归机基础理论之后,系统分析了常见群智能算法及其改进方法实现支持向量回归机参数优化选择的优点与不足,并对未来的研究方向及挑战做出展望。     

基于支持向量回归机的HHT边界效应处理

针对希尔伯特-黄变换中的边界效应，提出了基于支持向量回归机的时间序列预测方法．在支持向量回归机的应用当中，参数的选取对它的泛化性能有很大影响．在讨论了参数对支持向量回归机的泛化性能的影响基础上，提出了通过微粒群优化算法来优化支持向量回归机参数的方法，使得支持向量回归机在应用中能够自适应的选择最优参数，从而获得了更好的泛化性能，提高了在端点处的延拓精度，很好地抑制了端点效应．试验表明，该优化算法能够很好解决支持向量回归机的参数选取问题．通过与神经网络的延拓方法和黄等人的HHTDPS结果对比，基于支持向量回归机的时间序列预测方法可以更好地解决在希尔伯特-黄变换中存在的边界效应，得到的固有模态函数具有较小的失真．     

人工蜂群算法优化SVR的预测模型

针对人工蜂群算法存在的易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,引入当前最优食物源和惯性权重函数,对该算法的食物源更新方式进行改进;针对支持向量回归机的参数优化问题,将其转化为组合优化问题,并使用改进的人工蜂群算法进行优化求解,进而得到人工蜂群算法优化SVR的预测模型。以短期交通流量数据为例,将该模型的预测结果与蚁群算法优化的支持向量回归机（ACO-SVR）、粒子群算法优化的支持向量回归机（PSO-SVR）和未改进的蜂群算法优化的支持向量回归机（ABC-SVR）进行对比分析,结果表明该模型的预测效果最优且运行时间最短,具有更好的学习能力和推广能力。     

改进粒子群算法优化支持向量机的短期负荷预测

针对支持向量回归机在预测建模中的参数选取问题,提出一种基于混沌自适应策略的粒子群优化支持向量回归机参数的方法.采用混沌映射算法和聚合度自适应判断策略,增强种群的全局寻优性能,提升粒子的多样性,从而避免种群过早收敛.充分考虑天气、节假日、居民消费等因素的影响,提出一种改进的支持向量回归机预测模型并与粒子群算法的支持向量回...     

基于启发式算法的混沌支持向量机流量预测

针对现有混沌支持向量机回归模型存在流量预测效率低下的问题,利用差分进化(DE)算法、遗传算法和粒子群优化算法确定模型的径向基核函数系数、惩罚系数、不敏感系数等参数,在此基础上建立改进的混沌支持向量机回归模型进行流量预测。实例表明,相比其他启发式算法,DE算法能以较高的效率搜索到混沌支持向量机回归模型的最优参数,并且该模型具有较高的预测精度。     

基于蚁群算法的支持向量机参数选择方法研究

研究支持向量参数选择优化问题,常用的支持向量机参数优化算法和遗传算法分别存在耗时长和易陷入局部最优值的缺陷,导致支持向量机的分类精度低.为了解决支持向量机参数优化问题,提出了基于蚁群算法的SVM分类器泛化方法.蚁群算法是一种优化搜索方法,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制,SVM参数的选取看作参数的组合优化,建立组...     

基于改进遗传算法的支持向量机参数优化方法

针对支持向量机算法在回归预测时由于参数选取不当导致过学习或欠学习的情况,提出一种基于改进遗传算法的支持向量机参数优化模型。该模型将遗传算法与支持向量机结合,利用遗传算法进化搜索的原理对支持向量机具有重要意义的惩罚参数、核参数和损失函数同时优化。实验选取3组标准数据集作为测试数据集,并将改进算法同时与遗传算法、网格寻址算法、粒子群算法进行仿真测试结果对比。实验结果表明改进的算法较大地提高了支持向量机算法整体的寻优能力。     

基于多蚁群算法的支持向量回归机参数选择方法

核函数是支持向量回归机的重要部分,每种核函数都有其优势和不足。本文基于支持向量机回归机模型相关参数的选取原则,给出了一种具有混合核函数的支持向量机,以基于网格搜索的多蚁群算法为基础,给出了此类混合核函数支持向量回归机参数优化的一种新方法。该方法以最小化交叉验证误差为目标,对包括混合比例和各类核函数的参数在内的5个参数进行优化。仿真结果表明,与遗传算法相比,本方法在参数优化方面有良好的性能,建立的预测模型精度较高。     

基于EEMD-GWO-LSSVM的公共交通短期客流预测

为了提高大型公共交通短期客流预测精度,提出了一种在利用集成经验模态分解原始数据的条件下,采用灰狼优化算法优化最小二乘支持向量机（EEMD-GWO-LSSVM）的算法,利用该算法实现城市大型公共交通短期客流预测。该模型采用EEMD分解原始数据,将分解后的各个本征模函数（IMF）分量运用最小二乘支持向量机进行回归预测,最小二乘支持向量机的预测参数由灰狼算法进行优化。通过对西安地铁二号线北客站一个月进出站人数进行训练预测,将预测结果和支持向量机（SVM）,自回归移动平均模型（ARIMA）,仅利用灰狼优化参数的最小二乘支持向量机（GWO-LSSVM）算法以及基于交叉检验进行参数优化的最小二乘支持向量机进行对比,分析得出该算法具有更加精确的预测结果。     

SVM参数优化的AFMC算法

支持向量机的参数选择仍未有系统的理论指导,其优化选择一直是支持向量机的一个重要研究方向。考虑到人工鱼群算法优化支持向量机参数往往易陷入最优参数组合微小邻域的问题,构造了用于支持向量机参数优化的AFMC算法。该算法前期利用鱼群算法较好的并行寻优性能,能快速寻得问题的近似最优解,而后利用MonteCarlo法进行局部寻优,以实现快速、有效地获取强近优解。数值实验结果表明,该算法具有较好的分类性能和较快的寻优速度,验证了在支持向量机参数寻优中的有效性和可行性。     

基于差分进化算法的支持向量回归机参数优化

支持向量机是结构风险最小化原理的一种新型学习技术,被广泛应用到很多工业控制领域中,良好的泛化能力和预测精度在很大程度上受到参数选取的影响.传统参数选择方法易陷入局部最优,为提高优化识别参数的精度和效率,提出基于差分进化算法的支持向量回归机参数优化算法.以均方误差最小为优化准则,差分进化算法的全局寻优能力,搜索支持向量回归机的最优参数组合,达到对参数的最优选择.通过Matlab进行仿真实验,结果表明改进的算法不仅加快参数搜索和优化的速度,而且选择的最优参数能大大提高支持向量机预测精度和泛化能力,并具有良好的鲁棒性和较强的全局寻优能力.     

相空间重构和SVR联合优化的短时交通流预测

短时交通流预测首先重构相空间,然后采用时间序列模型预测交通流量,而支持向量回归机（SVR）是比较好的时间序列预测模型。但短时交通流相空间重构的嵌入维数与延迟时间与支持向量回归机的参数确定往往是分别独立地求解,难以达到两组参数值的同时最优,影响预测的准确性。为了提高短时交通流的预测准确性,提出一种利用粒子群算法联合优化相空间重构和支持向量回归机的预测模型,并用于实际短时交通流数据的预测。该模型的相空间重构和支持向量回归机（SVR）的参数联合一起优化,利用粒子群算法同时优化其两组参数的组合值。采用短时交通流数据仿真,结果表明联合一起优化所得参数的预测器提高了简单模型预测的效果。     

用混沌理论优化SVM核参数的研究

混沌优化算法是一种有效的全局优化算法,其计算复杂度较低,搜索速度快。支持向量机是近年来新兴的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点。但支持向量机的识别性能对于参数的选择是敏感的,提出用混沌优化算法来优化支持向量机的参数,不仅提高了支持向量机的性能,而且解决了传统的选取参数方法计算量大、参数多时难以奏效的问题。仿真结果表明性能较好、计算量较少。     

新的稀疏支持向量回归机算法及实验研究

支持向量回归机是一种解决回归问题的重要方法,其预测速度与支持向量的稀疏性成正比。为了改进支持向量回归机的稀疏性,提出了一种直接稀疏支持向量回归算法DSKR（Direct Sparse Kernel Support Vector Regression）,用于构造稀疏性支持向量回归机。DSKR算法对ε-SVR（ε-Support Vector Regression）增加一个非凸约束,通过迭代优化的方式,得到稀疏性好的支持向量回归机。在人工数据集和真实世界数据集上研究DSKR算法的性能,实验结果表明,DSKR算法可以通过调控支持向量的数目,提高支持向量回归机的稀疏性,且具有较好的鲁棒性。     

基于PSO-SVR的下水道可燃气体分析

针对下水道可燃气体传感器非线性、选择性差和交叉敏感的特点,建立了一种基于粒子群算法(PSO)支持向量回归机(SVR)的下水道可燃气体分析预测模型.该模型通过引入粒子群算法对支持向量回归机的重要参数进行优化,从而实现了支持向量回归机的参数自动判定,用于下水道可燃气体的定量分析.仿真结果表明:基于粒子群的支持向量回归机下水道可燃气体分析预测模型优于SVR模型,具有较好的泛化性能和较高的预测精度.     

基于特征指数加权的最小二乘支持向量机算法

根据支持向量回归机原理,针对样本特征对回归预测重要性的差异,采用最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)算法,减少参数数量,针对参数对预测效果的影响,并考虑到特征加权的意义,采用特征指数进行加权,其权重系数由灰色关联度确定,提出了基于特征指数加权的最小二乘支持向量回归机算法。为验证该算法的有效性,对实际股票价格进行预测,结果表明该算法较传统最小二乘支持向量回归机算法,其回归估计函数的预测能力明显提高,具有一定的实用价值。     

深度优先搜索的支持向量机参数优化算法

研究支持向量机参数优化问题,由于算法要求准确选择SVM参数,支持向量机在处理大样本数据集时和最优模型参数确定时,消耗的时间长、占有内存大,易获得局部最优解的难题.为了解决支持向量机存在的不足,采用深度优先搜索算法对其参数优化机机制进行改进.将向量机参数优化视成一个组合优化问题,将支持向量机模型的分类误差作为优化目标函数,采用深度优先算法对其进行求解,最后将模型应用于3个标准分类数据集.仿真结果表明,优化参数后的支持向量机加快模型的训练速度度,提高了分类的准确率,很好的解决了支持向量机参数优化难题.     

基于离散微粒群优化算法的SVM参数选择

支持向量机(SVM)的学习性能和泛化能力主要取决于参数选择,然而传统的优化算法难以解决此问题。文中通过支持向量的个数建立优化目标函数,采用微粒群优化(PSO)算法对其优化,寻找最优参数。PSO是一种新兴的基于群体智慧的进化算法。实验表明,微粒群优化算法是支持向量机参数选择的有效方法。