PSO-ε-SVM的回归算法

被引：9

作者：

金晶

王行愚

罗先国

王蓓

机构：

[1] 华东理工大学信息科学与工程学院

来源：

华东理工大学学报(自然科学版) | 2006年 / 07期

关键词：

回归支持向量机; 粒子群优化算法; ε不敏感损失函数; 格点搜索;

D O I：

10.14135/j.cnki.1006-3080.2006.07.032

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

回归支持向量机的ε不敏感损失函数的参数寻优是一个重要的问题,它与支持向量机的行为特性有紧密关系。本文给出了一种基于粒子群优化算法的、对ε不敏感损失函数的ε参数寻优的方法,仿真结果表明:采用基于粒子群优化算法的寻优方法寻找ε参数,需要重复训练回归支持向量机模型的次数明显小于格点搜索方法,节省了大量的时间并且能找到较优的ε值。

引用

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