PSO-ε-SVM的回归算法

• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 回归支持向量机 粒子群优化算法 ε不敏感损失函数 格点搜索
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 页码范围: 872-875
• 页数: 4页
• 分类号: R318
• 字数: 3235字
• 语种: 中文

摘要

回归支持向量机的ε不敏感损失函数的参数寻优是一个重要的问题,它与支持向量机的行为特性有紧密关系.本文给出了一种基于粒子群优化算法的、对ε不敏感损失函数的ε参数寻优的方法,仿真结果表明:采用基于粒子群优化算法的寻优方法寻找ε参数,需要重复训练回归支持向量机模型的次数明显小于格点搜索方法,节省了大量的时间并且能找到较优的ε值.