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基于加速混沌优化算法的支持向量机参数选择
引用本文:李冬琴,王丽铮,管义锋,徐海祥.基于加速混沌优化算法的支持向量机参数选择[J].交通运输工程学报,2010(2).
作者姓名:李冬琴  王丽铮  管义锋  徐海祥
作者单位:江苏科技大学船舶与海洋工程学院;江苏现代造船技术有限公司;武汉理工大学交通学院;
基金项目:江苏省自然科学基金基目(BK2009722);;江苏省高校自然科学研究计划项目(09KJD580004);;江苏科技大学科研启动基金项目(35010702)
摘    要:针对支持向量机参数选择问题,以惩罚系数、不敏感系数和RBF核函数中的宽度系数为优化变量,采用Chebyshev映射代替Logistic映射产生初始混沌序列,改变原有的搜索公式及增加3次载波,提出了一种改进的加速混沌优化算法(ISCOA)。将该算法应用于人工数据集和实际数据集中,并与常规的交叉验证法进行比较。试验结果表明:在人工数据集中,采用ISCOA在时间上缩短了至少23.43%,精度上提高了至少6.31%;在实际数据集中,预测值更接近实际值,相对误差均控制在3.13%以下,该算法具有较高的预测精度和寻优效果。

关 键 词:支持向量机  加速混沌优化  参数优化  吞吐量预测  

Parameter selection of support vector machine based on stepped-up chaos optimization algorithm
LI Dong-qin,WANG Li-zheng,GUAN Yi-feng,XU Hai-xiang.Parameter selection of support vector machine based on stepped-up chaos optimization algorithm[J].Journal of Traffic and Transportation Engineering,2010(2).
Authors:LI Dong-qin    WANG Li-zheng  GUAN Yi-feng  XU Hai-xiang
Institution:1.School of Naval Architecture and Ocean Engineering/a>;Jiangsu University of Science and Technology/a>;Zhenjiang 212003/a>;Jiangsu/a>;China/a>;2.School of Transportation/a>;Wuhan University of Technology/a>;Wuhan 430063/a>;Hubei/a>;3.Jiangsu Modern Shipbuilding Technology Ltd./a>;China
Abstract:In order to analyze the parameter selection of support vector machine(SVM),penalty coefficient,insensitive coefficient and width coefficient in radial basis function(RBF) were used as optimization variables,the former searching formula was changed,and the third searching time was added.A new improved stepped-up chaos optimization algorithm(ISCOA) was proposed by adopting the Chebyshev mapping instead of Logistic mapping to form initial chaos serial.The new algorithm was used in artificial data set and real ...
Keywords:support vector machine  stepped-up chaos optimization  parameter optimization  throughput prediction  
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