采用改进果蝇优化算法的最小二乘支持向量机参数优化方法

06 现在的位置：首页 > 期刊导读 > 2017 > 06 >

【作者】司刚全李水旺石建全郭璋

【关键词】改进果蝇优化算法(IFOA) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 磨机负荷

【摘要】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,能更准确地描述出磨机负荷的变化规律.

上一篇： 利用航空发动机信号特征的振动源盲分离算法
下一篇： 采用改进HVD与Lempel-Ziv复杂性测度的滚动轴承早期损伤程度评估方法

06 现在的位置：首页 > 期刊导读 > 2017 > 06 >

采用改进果蝇优化算法的最小二乘支持向量机参数优化方法

【作者】 司刚全 李水旺 石建全 郭璋

【关键词】 改进果蝇优化算法(IFOA) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 磨机负荷

【作者】司刚全李水旺石建全郭璋

【关键词】改进果蝇优化算法(IFOA) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 磨机负荷