基于蚁群优化算法的支持向量机参数选择及仿真

• 作者: 刘春波 潘丰 王鲜芳
• 来源期刊: 中南大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 支持向量回归机 参数选择 优化
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 1309-1313
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2736字
• 语种: 中文

摘要

基于支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,以蚁群优化算法为基础,给出支持向量回归机参数优化的一种新方法.该方法以最小化k-fold交叉验证误差为目标,对支持向量回归机中的核参数σ和惩罚系数C由蚁群系统中的节点值体现,数值的优选通过蚂蚁对最优路径的选择进行确定.计算机仿真结果表明:与正交法、遗传算法等相比,该方法在参数优化方面有良好的鲁棒性能和较强的全局搜索能力;该方法用于青霉素发酵过程的建模研究,建模精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘丰	江南大学通信与控制工程学院	203	1133	16.0	23.0
2	王鲜芳	江南大学通信与控制工程学院	16	157	7.0	12.0
3	刘春波	江南大学通信与控制工程学院	13	108	5.0	10.0