基于遗传算法的支持向量回归机参数选取

• 作者: 侯媛彬 杜京义
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 支持向量回归机 参数选择 交叉验证
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 1430-1433
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 4155字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2006.09.036

摘要

针对支持向量回归机(support vector regression, SVR)的参数选择问题,提出了基于遗传算法的SVR参数自动确定方法.分析了SVR各参数对其性能的影响,根据已有的样本集确定遗传算法的搜索区间,然后在该区间内对搜索的参数进行最优选取.为了减少所选参数对训练样本的依赖性,借鉴交叉验证的方法,把训练集分为估计子集,用来选择模型;确认子集选择参数,以推广能力最好的一组参数作为最终参数.将所提出的方法应用于受噪声影响的标准函数,实验结果表明,由该方法所得参数确定的SVR具有较优的预测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜京义		74	454	10.0	19.0
2	侯媛彬		111	800	14.0	22.0