基于量子PSO的SVM参数选择及其应用

• 作者: 潘丰 陈林
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 支持向量机 参数选择 改进的粒子群优化 脱附 软测量 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9944.2009.01.002

摘要

针对支持向量机(SVM)的参数选择问题,提出了一种改进的PSO(QDPSO)算法.该算法采用同时对三个参数寻优的策略,克服了对每个参数单独寻优的弊端,可实现对SVM参数的精确、稳定、快速优化选择.给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性.通过将该方法得到的参数应用于SVM建模,得到了有机溶剂回收脱附过程的软测量模型.仿真结果表明,预测效果良好.

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	陈林	江南大学通信与控制工程学院	21	107	6.0	9.0