磷虾群算法优化支持向量机的威胁估计

• 作者: 于洋 李姜 郭立红 黄璇
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 威胁估计 磷虾群 支持向量机 参数寻优
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 1448-1455
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4011字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20162406.1448

摘要

为提高目标威胁估计的预测精度,在传统支持向量机优化方法的基础上,提出了采用磷虾群算法优化支持向量机的威胁估计方法.介绍了磷虾群算法和支持向量机的原理,并基于此采用磷虾群算法对支持向量机中的惩罚参数和核函数参数进行优化,寻找最优的惩罚参数和核函数参数;建立磷虾群优化支持向量机的目标威胁估计模型,并实现基于该模型的目标威胁估计算法.采集90组原始数据组成训练集、30组数据组成测试集,对该目标威胁估计算法进行仿真实验.实验结果显示,磷虾群算法优化支持向量机的预测误差为0.002 91,小于采用粒子群算法或萤火虫算法优化的支持向量机.结果表明,磷虾群优化支持向量机的目标威胁估计方法可以有效地完成目标威胁估计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭立红	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	111	1022	19.0	25.0
2	于洋	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	130	1477	22.0	31.0
3	李姜	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	5	58	3.0	5.0
4	黄璇	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	2	37	2.0	2.0