基于灰狼优化算法的孪生支持向量回归机

• 作者: 沈葛亮 潘丰 顾斌杰
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 孪生支持向量回归机 灰狼优化算法 参数优化 模型选择
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 202-208
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 4006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2020.44.02.011

摘要

为了解决孪生支持向量回归机的参数寻优问题,提出了一种基于灰狼优化算法的孪生支持向量回归机.该算法将均方根误差和平均绝对误差作为灰狼优化算法的适应度函数,借助灰狼优化算法的全局寻优能力,以目标范围内生成狼群的位置代表不同的孪生支持向量回归机参数取值,通过有限次数迭代和灰狼优化算法的位置更新机制得到孪生支持向量回归机的最优参数.实验结果表明,该算法能够找到合适的参数;与现有算法相比,该算法的预测性能更佳,寻优时间显著缩短.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘丰	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	203	1133	16.0	23.0
2	顾斌杰	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	8	21	2.0	4.0
3	沈葛亮	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0