【摘 要】
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针对最小二乘支持向量机建模中超参数选择盲目的问题,提出了一种新的改进果蝇优化算法用于超参数寻优。该算法在果蝇优化算法的基础上,通过判断当代寻优所获得的最优值与前代
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61304118）, 教育部新世纪人才计划资助项目（NCET-13-0456）,教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20130201120011）, 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
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针对最小二乘支持向量机建模中超参数选择盲目的问题,提出了一种新的改进果蝇优化算法用于超参数寻优。该算法在果蝇优化算法的基础上,通过判断当代寻优所获得的最优值与前代最优值的关系来选择不同的步长计算公式,以实现搜索步长的自适应更新,使其不仅具有果蝇优化算法调整参数少、计算速度快的优越性,而且提高了果蝇优化算法的寻优精度和全局寻优能力。仿真结果和磨机负荷应用表明,与基于网格搜索法、粒子群优化算法以及未改进的果蝇优化算法所建立的预测模型相比,基于改进的果蝇优化算法所建立的预测模型可以显著提高磨机负荷的预测精度,能
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