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西安交通大学学报期刊
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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
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
作者:
司刚全
李水旺
石建全
郭璋
原文服务方:
西安交通大学学报
改进果蝇优化算法(IFOA)
最小二乘支持向量机(LSSVM)
磨机负荷
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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利用粒子群优化最小二乘支持向量机诊断H桥功率模块IGBT故障
H桥功率模块
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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
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传播情况
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版权信息
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引证文献(13)
二级引证文献(15)
2020(8)
引证文献(3)
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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
主办单位:
西安交通大学
出版周期:
月刊
ISSN:
0253-987X
CN:
61-1069/T
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1960-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
总被引数(次)
81310
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西安交通大学学报2017年第4期
西安交通大学学报2017年第6期
西安交通大学学报2017年第10期
西安交通大学学报2017年第9期
西安交通大学学报2017年第5期
西安交通大学学报2017年第7期
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