基于量子粒子群优化SVM算法的水质预测研究

水质分类受多个特征属性影响。采用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）方法研究水质预测问题。对特征属性过多导致SVM的分类精度下降的问题，采用主成分分析算法进行特征降维。针对SVM中的多参数优化问题，采用量子粒子群优化算法对SVM参数（核函数、惩罚因子）进行寻优。提出了一种基于主成分分析和量子粒子群优化的SVM算法。实验结果表明，该方法能够快速提取出最优参数组合，其泛化性能较高。