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FDTD Time Series Extrapolation by the Least Squares Support Vector Machine Method with the Particle Swarm Optimization Technique

机译:最小二乘支持向量机和粒子群优化技术的FDTD时间序列外推。

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摘要

A new combination of Particle Swarm Optimization (PSO) and Least-Squares Support Vector Machines (LS-SVM) technique for FDTD time series forecasting is presented. In this paper, the PSO is extended to optimize the hyperparameter used in the LS-SVM algorithm. Numerical simulations demonstrate that the PSO method can efficiently get the optimal value of the hyperparameter used in the LS-SVM algorithm. And the PSO_LS-SVM method can improve the computational efficiency of the FDTD algorithm when compared with the direct FDTD method.
机译:提出了一种新的粒子群算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)技术相结合的FDTD时间序列预测方法。本文对PSO进行了扩展,以优化LS-SVM算法中使用的超参数。数值仿真表明,PSO方法可以有效地获得LS-SVM算法中使用的超参数的最佳值。与直接FDTD方法相比,PSO_LS-SVM方法可以提高FDTD算法的计算效率。

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