【摘 要】
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加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值.对此,针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数,采用基于Lozi映射的粒子群（PSO
【机 构】
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江南大学电气自动化研究所,广东邦宝益智玩具股份有限公司
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加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值.对此,针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数,采用基于Lozi映射的粒子群（PSO）算法来搜索最优目标函数值.迭代过程中,通过分别映射PSO个体最优位置,把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置,引入混沌机制,以混沌变量的遍历性改进粒子群算法,提高全局搜索能力,避免过早陷入局部最优.将其应用于某玩具企业原料月消耗量预测,结果表明了文中所提方法的有效性.
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