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《2007中国控制与决策学术年会论文集》2007年
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粒子群算法在支持向量机参数选择优化中的应用研究

熊伟丽  徐保国  
【摘要】:支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,为此提出了基于粒子群算法的 SVR 参数优化选择方法.以不同噪声影响下的 sin c 函数为对象,将提出的基于粒子群算法的参数优化方法与现有的交叉验证法和留一法进行比较.仿真结果表明,粒子群算法优化 SVR 参数方法有效可行,为 SVR 参教优化提供了一种新方法.

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 周蓓蓓;明胶浓度的软测量建模及参数优化[D];兰州理工大学;2010年
【共引文献】
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1 丁蕾,陶亮;支持向量机在胆固醇测定中的应用[J];安徽大学学报(自然科学版);2005年02期
2 丁蕾,朱德权,陶亮;支持向量机在物理实验中的应用[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2005年02期
3 丁蕾;朱德权;;基于BP与SVR的非线性回归之比较[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2011年02期
4 马飒飒;宁如云;;基于贝叶斯估计的软件可靠性综合评估模型[J];兵工学报;2008年04期
5 丁蕾;廖同庆;陶亮;;基于SVR的多传感器数据融合处理方法[J];传感技术学报;2011年05期
6 赵勇;高立清;张珊;李航;;基于支持向量机的地震多属性综合解释技术应用研究[J];重庆科技学院学报(自然科学版);2011年06期
7 李志明;孔令富;;基于SVM的软测量在原油含水率估算中的应用[J];燕山大学学报;2006年04期
8 陈伟;胡昌华;方华元;;回归型支撑矢量机的罚函数法及其改进算法研究[J];电光与控制;2005年06期
9 岑健;危阜胜;;基于人工免疫与支持向量机的日用水量预测[J];东莞理工学院学报;2009年03期
10 葛莹;吴野;;地理作用和集聚演化:基于数据挖掘的分析[J];地理科学进展;2009年06期
中国重要会议论文全文数据库 前4条
1 李志明;孔令富;;用于回归估计的支持向量机[A];广西计算机学会2005年学术年会论文集[C];2005年
2 王永骥;王琬;;基于支持向量机的运动神经控制建模[A];第二十四届中国控制会议论文集(下册)[C];2005年
3 刘子阳;郭崇慧;;应用支持向量回归方法预测胎儿体重[A];大连理工大学生物医学工程学术论文集(第2卷)[C];2005年
4 薄翠梅;张湜;李俊;;基于滚动时间窗的软测量建模方法的研究与应用[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
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1 刘春波;统计建模方法的理论研究及应用[D];江南大学;2011年
2 王胜辉;基于紫外成像的污秽悬式绝缘子放电检测及评估[D];华北电力大学;2011年
3 黄彦全;电力系统状态估计若干问题的研究[D];西南交通大学;2005年
4 刘雪松;中药的近红外光谱计算分析方法学研究[D];浙江大学;2005年
5 张小龙;车辆主动安全性能道路试验系统及评价方法研究[D];东南大学;2006年
6 苗艳姝;城市燃气负荷预测的研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
7 汪东;基于支持向量机的选时和选股研究[D];上海交通大学;2007年
8 许多;产品开发时间分析与估计方法的研究[D];东南大学;2005年
9 徐红敏;基于支持向量机理论的水环境质量预测与评价方法研究[D];吉林大学;2007年
10 彭勇;中长期水文预报与水库群优化调度方法及其系统集成研究[D];大连理工大学;2007年
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1 沈正华;纸浆间歇蒸煮参数优化方法研究[D];浙江大学;2011年
2 韩平;非线性PID控制器的参数自整定[D];西安电子科技大学;2011年
3 陈定三;基于聚类的多模型建模及其在软测量中的应用[D];江南大学;2011年
4 朱天一;基于SVM的梅雨量预测研究[D];南京信息工程大学;2011年
5 杨飞;基于SVM的煤炭销售分析预测系统的研究[D];太原科技大学;2011年
6 李晋;基于小波分析和GA-SVR模型的股指期货价格预测方法研究[D];华南理工大学;2011年
7 韩志峰;微滤法用于中药挥发油含油水体的油水分离研究[D];南京中医药大学;2011年
8 杜秋实;基于粗糙集与支持向量机的电力行业信用评价[D];华北电力大学;2011年
9 赵光耀;网络安全事件自适应预测技术研究与实现[D];国防科学技术大学;2010年
10 刘京;胶凝原油管流屈服特性研究[D];中国石油大学;2011年
【同被引文献】
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1 郭红晓,莫德举;OPC技术及其软件的开发[J];北京化工大学学报(自然科学版);2002年03期
2 谭超;基于支持向量机的软测量技术及其应用[J];传感器技术;2005年08期
3 薛万伟;党选举;李鑫;;木糖醇发酵过程的软测量研究[J];传感器与微系统;2006年01期
4 常玉清,王福利,王小刚,吕哲;基于支持向量机的生物发酵过程软测量建模[J];东北大学学报;2005年11期
5 陈棣湘;潘孟春;罗飞路;;高速磁浮列车电磁力的软测量技术[J];电机与控制学报;2006年03期
6 李安伏;崔亚量;;基于OPC的Matlab与组态王的数据通信[J];电力自动化设备;2007年07期
7 刘小玲,许时婴;从鸡骨中制取明胶的加工工艺[J];食品与发酵工业;2004年09期
8 杜锋,刘全,雷鸣;软测量技术及其在发酵过程中的应用[J];食品科学;2002年08期
9 颜学峰;余娟;钱锋;;基于径基函数-偏最小二乘回归的对羧基苯甲醛含量软测量模型[J];石油炼制与化工;2005年12期
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 王金荣;明胶浓度软测量建模研究[D];兰州理工大学;2012年
【相似文献】
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3 柴宝杰;刘大为;;混合蚁群优化算法应用研究[J];煤炭技术;2009年08期
4 杨韬;;粒子群算法的参数分析[J];科技信息(学术研究);2008年14期
5 柴宝杰;刘大为;;混合蚁群优化算法及其在TSP中的应用研究[J];山西财经大学学报;2009年S1期
6 牛玉会;;基于粒子群算法在六峰驼背函数中的应用[J];当代经理人(下旬刊);2006年08期
7 陈永刚;牛丹梅;范庆辉;;粒子群算法在组合优化问题上的研究与发展[J];电脑与电信;2008年12期
8 刘胜利;刘鹏飞;;粒子群算法在黑盒测试中的应用[J];现代经济信息;2009年21期
9 邓璐娟;卢华琦;孙义坤;刁海港;;改进的粒子群算法在测试数据生成中的应用[J];计算机技术与发展;2010年07期
10 高尚,韩斌,吴小俊,杨静宇;求解旅行商问题的混合粒子群优化算法[J];控制与决策;2004年11期
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1 熊伟丽;徐保国;;粒子群算法在支持向量机参数选择优化中的应用研究[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
2 郭景华;杨慧中;;基于改进PSO算法的支持向量机参数选择[A];'2008系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2008年
3 于颖;李永生;於孝春;;新型离散粒子群算法在波纹管优化设计中的应用[A];第十一届全国膨胀节学术会议膨胀节设计、制造和应用技术论文选集[C];2010年
4 张顶学;关治洪;刘新芝;;多种群并行粒子群算法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 张顶学;廖锐全;;粒子群算法分析及惯性权重的动态改变策略[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 丛亮;胡成全;郭宗鹏;姜宇;沙丽华;;基于模拟退火思想的基本粒子群算法改进[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 张顶学;朱迎辉;廖锐全;;一种动态改变惯性权重的粒子群算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 常俊林;梁君燕;魏巍;;解决流水车间双目标调度问题的免疫粒子群算法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
9 董娜;孟建良;卜亚杰;王莉莉;;基于速度松弛策略的模拟退火粒子群算法[A];第一届中国高校通信类院系学术研讨会论文集[C];2007年
10 张强;李本威;王永华;;粒子群算法在航空发动机部件级仿真模型中的应用[A];2007系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2007年
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1 胡嘉嘉;充分利用Linux多媒体功能[N];计算机世界;2007年
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8 陶以浪;画箭头 不用愁[N];中国电脑教育报;2002年
9 Photoshop 设计风暴 小宏;动画小将大点兵(五)[N];电脑报;2001年
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1 安镇宙;家庭粒子群算法及其奇偶性与收敛性分析[D];云南大学;2012年
2 田野;粒子群优化算法及其应用研究[D];吉林大学;2010年
3 高浩;粒子群算法及其在图像分割中的应用与研究[D];江南大学;2009年
4 缪鹍;公(铁)工程三维选线的群智能算法研究[D];中南大学;2011年
5 赵吉;群体智能算法研究及其应用[D];江南大学;2010年
6 刘志雄;调度问题中的粒子群优化方法及其应用研究[D];武汉理工大学;2005年
7 张毅;群智能算法的改进及其在相关领域中的应用[D];吉林大学;2009年
8 何静媛;RNA二级结构预测算法的研究[D];重庆大学;2009年
9 刘建华;粒子群算法的基本理论及其改进研究[D];中南大学;2009年
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1 杨立标;基于混合优化策略的粒子群算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 陈琳玲;基于简化粒子群算法的测试数据自动生成方法研究[D];西南大学;2010年
3 王冬;基于粒子群算法的Web文本信息过滤研究[D];华北电力大学(河北);2010年
4 汪华;粒子群算法的研究及其在供水优化调度中的应用[D];合肥工业大学;2011年
5 袁洲;基于改进粒子群算法的项目反应理论3PLM参数估计方法研究[D];吉林大学;2011年
6 冯维;基于粒子群算法求解多目标函数优化[D];吉林大学;2010年
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8 管月智;粒子群算法的研究与应用[D];江南大学;2011年
9 王龙;支持动力舱布局设计的布局模式粒子群算法研究及应用[D];大连理工大学;2010年
10 张文静;协同粒子群算法及其在多车场路径优化问题中的应用[D];华东师范大学;2011年
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