基于蚁群优化的SVM及其应用研究

• 作者: 倪世宏 秦军立 苏晨
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 支持向量机 发动机
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 航空航天领域仿真
• 页码范围: 46-48,109
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2009.11.012

摘要

针对蚁群算法的容易陷入局部最优解的问题,对连续蚁群算法的全局转移因子和挥发因子进行了改进.在搜索过程中,蚂蚁利用前一代最优解的位置及信息素强度决定最优解转移步长及概率,对每一代搜索过程,利用动态的全局转移因子来确定蚂蚁应该进行如何搜索,保证蚂蚁能够得到更多的搜索空间,解决了蚁群算法"早熟"的现象.利用优化后的支持向量机(C-SVR和C-LSSVM)建立了某型航空发动机起动过程的数学模型.通过实际的发动机数据对模型的有效性进行了验证,结果表明,C-SVR和C-LSSVM泛化性能优于ε-SVR和LSSVM.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪世宏	空军工程大学工程学院	77	520	11.0	16.0
2	秦军立	空军工程大学工程学院	2	18	2.0	2.0
3	苏晨	空军工程大学工程学院	14	56	5.0	6.0