原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对最小二乘支持向量机建模中超参数选择盲目的问题,提出了一种新的改进果蝇优化算法用于超参数寻优.该算法在果蝇优化算法的基础上,通过判断当代寻优所获得的最优值与前代最优值的关系来选择不同的步长计算公式,以实现搜索步长的自适应更新,使其不仅具有果蝇优化算法调整参数少、计算速度快的优越性,而且提高了果蝇优化算法的寻优精度和全局寻优能力.仿真结果和磨机负荷应用表明,与基于网格搜索法、粒子群优化算法以及未改进的果蝇优化算法所建立的预测模型相比,基于改进的果蝇优化算法所建立的预测模型可以显著提高磨机负荷的预测精度,能更准确地描述出磨机负荷的变化规律.
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文献信息
篇名 采用改进果蝇优化算法的最小二乘支持向量机参数优化方法
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 改进果蝇优化算法(IFOA) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 磨机负荷
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 14-19
页数 6页 分类号 TP274
字数 语种 中文
DOI 10.7652/xjtuxb201706003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 司刚全 西安交通大学电气工程学院 29 249 10.0 14.0
2 李水旺 西安交通大学电气工程学院 2 31 2.0 2.0
3 郭璋 西安交通大学电气工程学院 2 29 2.0 2.0
4 石建全 西安交通大学电气工程学院 1 27 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
改进果蝇优化算法(IFOA)
最小二乘支持向量机(LSSVM)
磨机负荷
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
总被引数(次)
81310
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