基于ABC算法优化支持向量机的温度测点恢复方法研究

• 作者: 唐经纶 戴红霞 赵力
• 来源期刊: 电子器件
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量回归机 人工蜂群算法 参数优化,测点恢复
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 1364-1367
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2020.06.032

摘要

为了改善当前参数优化算法易陷入局部最优的问题,研究一种基于人工蜂群算法优化SVR的温度测点恢复方法.以机器空转温度测点为对象,根据支持向量机的实现原理建立支持向量回归机模型,引入人工蜂群算法对SVR模型的参数惩罚因子和核函数进行优化,并用优化后的算法对缺失的温度测点进行恢复.经人工蜂群优化后的模型(ABC-SVR)的平均相对误差为6.57％,优于其他优化算法,因而是一种实用可行的优化算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵力		308	3093	27.0	44.0
2	戴红霞		3	13	2.0	3.0
3	唐经纶		1	0	0.0	0.0