【摘 要】
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采用黑洞（BH）算法对最小二乘支持向量机（LSSVM）的惩罚系数C及径向基核函数参数盯进行搜索优化，提高LSSVM的预测性能．黑洞算法模拟自然界黑洞，吸引一定范围内的星体向其运行并吸收它
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,沈阳工业大学电气工程学院
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采用黑洞（BH）算法对最小二乘支持向量机（LSSVM）的惩罚系数C及径向基核函数参数盯进行搜索优化，提高LSSVM的预测性能．黑洞算法模拟自然界黑洞，吸引一定范围内的星体向其运行并吸收它们；算法在运行过程中，始终保持黑洞为最优解，通过星体的运行搜索整个空间．通过基于黑洞算法的LSSVM和基于粒子群（PSO）算法的LSSVM实现对二维函数的预测，并对二者进行了仿真研究．仿真结果证实，黑洞算法可以更好地实现LSSVM参数的优化搜索，且基于黑洞算法的LSSVM方法具有更高的预测精度．
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