【摘 要】
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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
【机 构】
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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,
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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。
In order to solve the problem of SVM parameter selection, the chaos coefficient, insensitivity coefficient and the width coefficient in RBF kernel function are used as optimization variables. Chebyshev mapping instead of Logistic mapping is used to generate the initial chaotic sequence. The original search formula is changed and three additional carriers are added. An improved accelerated chaos optimization algorithm (ISCOA) is proposed. The algorithm is applied to artificial data sets and actual data sets, and compared with the conventional cross-validation. The experimental results show that in the artificial data set, the ISCOA is reduced by at least 23.43% in time and the accuracy is improved by at least 6.31%. In the actual data set, the predicted value is closer to the actual value with the relative error controlled below 3.13% The algorithm has high prediction accuracy and optimization results.
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