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针对传统的粒子群算法(PSO)初始种群随机生成而导致的算法稳定性差和易出现早熟等问题,提出了基于佳点集改进的粒子群算法(GSPSO),并将其优化支持向量机(SVM),构建一种高效的预测评估模型(GSPSO-SVM)。首先采用佳点集方法使PSO中初始粒子均匀分布,然后利用GSPSO优化SVM的惩罚因子C和径向基核函数参数g以获取最佳参数值,提高SVM分类性和稳定性,最后将模型应用于旱情数据的评估预测。仿真实验结果表明:本模型在平均准确率和方差方面的准确都取得了很好的效果;对比分别用PSO和遗传算法(GA)优