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基于遗传-单纯形混合算法的SVR参数优化研究

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支持向量机是基于结构风险最小化原理的机器学习方法，传统支持向量回归SVR参数优化多采用网格搜索等方法，存在人为经验指导、计算耗时等问题。近年来遗传算法等智能搜索算法被用于SVR参数优化，取得良好效果。单纯形法是求解无约束非线性规划问题的一种直接搜索算法。论文针对遗传算法过早收敛和局部搜索能力差等缺点，结合单纯形局部搜索策略，提出采用遗传算法优化单纯形法初始化结果的sVR参数优化算法。仿真结果表明，混合算法具有更高的搜索精度，SVR的预测性能也有显著提高,实验结果证明了算法的有效性。

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来源
《2010年全国模式识别学术会议（CCPR2010)》|2010年|727-732|共6页
会议地点重庆
作者
张冬梅; 刘伟; 王傲; 金辉;
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作者单位

中国自动化学会;

中国图象图形学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
支持向量回归; 参数优化; 遗传算法; 单纯形法;

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