基于遗传模拟退火算法的LS—SVM参数选取

• 作者: 马英芝
• 来源期刊: 民营科技
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 遗传模拟退火算法 惩罚因子 核参数
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 科技论坛
• 页码范围: 17-17,109
• 分类号: TP393.06
• 字数: 4847字
• 语种: 中文

摘要

决定LS—SVM性能的因素是惩罚因子C和核函数的选取。核函数通常选用RBF核函数。本课题基于遗传模拟退火算法来优化LS—SVM的参数组合（C，γ），并通过土石坝渗水量的数据做实例分析，测试结果同没有进行参数优化的最小二乘支持向量机测试结果和BP神经网络测试结果进行对比，结果表明基于改进遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的建模方式，建模速度和预测精度同后面两种方法相比都有所提高，有着广阔的应用前景。