改进麻雀搜索算法优化SVM的方法及应用

针对麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减少、易陷入局部最优等问题，提出改进麻雀搜索算法(ISSA)。引入Sobol序列，提高初始种群的多样性；引入黄金正弦算法，平衡全局搜索和局部开发能力；引入高斯差分变异，提高种群跳出局部最优的能力。10种基准函数的测试结果表明，ISSA有着更好的寻优精度与收敛速度。使用ISSA对SVM的超参数进行寻优，构建分类模型并应用于断路器故障诊断，验证了该方法在工程应用上的可行性。