文件名称：自适应GA-SVM参数选择算法研究 (2007年)
文件大小：361KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-03 16:15:46
工程技术 论文
支持向量机量种非常有前景的学习机器，它的回归算法已经成功地用于解决非线性函数的逼近问题。但是，SVM参数的选择大多数是凭经验选取，这种方法依赖于使用者的水平，这样不仅不能获得最佳的函数逼近效果，而且采用人工的方法选择SVM参数比较浪费时间，这在很大程度上限制了它的应用。为了能够自动地获得最佳的SVM参数，提出了基于自适应遗传算法的SVM参数选取方法。该方法根据适应度值自动调整交叉概率和变异概率，减少了遗传算法的收敛时间并且提高了遗传算法的精度，从而确保了SVM参数选择的准确性。将该方法应用于船用锅炉汽包水