基于耦合模拟退火优化最小二乘支持向量机的车轮踏面磨耗量预测

• 作者: 祝振敏 肖乾 衷路生 陈立勇 龚锦红
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 耦合模拟退火 最小二乘支持向量机 超参数优化 踏面磨耗
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 397-402
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.02.018

摘要

针对最小二乘支持向量机（LS-SVM）超参数优化问题，提出采用改进耦合模拟退火（CSA）算法优化LS-SVM超参数。首先，耦合模拟退火算法通过并行处理多个独立模拟退火（SA）寻优过程，提高LS-SVM模型超参数优化效率；然后通过调整接受温度控制耦合项超参数的接受概率方差，降低CSA算法初始设置对LS-SVM最优超参数确定过程稳健性的影响；最后结合既有线轮轨现场的实际检测数据，开展了基于改进耦合模拟退火优化的最小二乘支持向量机（CSA LS-SVM）回归模型性能对比实验。结果表明，CSA LS-SVM回归模型达到了模型精度、算法快速性、算法鲁棒性的有效折中，所建立的LS-SVM优化模型用于现场的车轮踏面磨耗量的预测是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖乾	华东交通大学电气与电子工程学院	111	690	15.0	20.0
2	衷路生	华东交通大学电气与电子工程学院	35	297	10.0	16.0
3	龚锦红	华东交通大学电气与电子工程学院	25	203	9.0	13.0
4	祝振敏	华东交通大学电气与电子工程学院	15	125	7.0	11.0
5	陈立勇	华东交通大学电气与电子工程学院	3	27	3.0	3.0