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基于多种智能计算方法的支持向量回归机参数优化

王珏鑫  
【摘要】: 支持向量回归机的参数选择问题是当前统计学习理论需要解决的难点之一,本研究将提出的免疫粒子群算法和混沌免疫算法引入到支持向量回归机的参数选择中去。通过理论分析,模拟实验和实际数据实验中与经典智能算法在实际运行时间上进行的比较,结果表明这两种新算法在参数寻优的过程中,既有机的吸收了原始经典算法的优点,同时又很大程度上规避了原始算法自身的缺陷。在对支持向量回归机自身参数组合的搜索过程中,这两种算法收敛速度快,避免过早熟的能力强,从而得到的支持向量回归机模型回归精度高,预测效果好。这两种算法的提出为智能算法的应用拓展了新的领域,给支持向量回归机模型的参数选择提供了新的途径和方法,提高了实际应用中支持向量回归机的使用效率,具有一定的应用前景。


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