混合遗传算法与支持向量机回归评估意外死亡记录

需积分: 5 0 下载量 31 浏览量 更新于2024-08-11 收藏 793KB PDF 举报
"这篇研究论文探讨了混合遗传算法在评估意外死亡记录中的应用。通过将遗传算法与支持向量机回归和线性回归相结合,研究人员旨在寻找最优的优化解决方案。数据集源自印度政府,涉及因自然灾害导致的意外死亡,且被细分为多个子类别。错误率通过均方误差进行计算,并在Python环境中进行评估。研究还考虑了年龄因素,对男性和女性的数据进行了综合分析。" 在当今的复杂问题解决领域,混合遗传算法(Hybrid Genetic Algorithms)因其强大的优化能力而受到广泛关注。这种算法通过结合其他优化技术,如支持向量机回归(Support Vector Machine Regression, SVMR)和线性回归(Linear Regression),能够处理更复杂、非线性的数据模式,从而提供更精确的预测结果。在本研究中,SVMR利用其在处理小样本和非线性问题上的优势,而线性回归则用于捕捉数据中的线性关系,两者结合有助于提高模型的泛化能力和解释性。 意外死亡记录的分析对于理解灾害的影响、制定预防策略以及改善应急响应至关重要。印度政府提供的数据集包含了大量的意外死亡案例,这些案例因自然灾害如洪水、地震等引起。为了评估模型的性能,研究者计算了错误率,即均方误差(Mean Squared Error, MSE),这是一种常用的评估预测模型精度的统计指标。MSE可以衡量预测值与实际值之间的平均差异,越小表明模型的预测性能越好。 Python作为一种强大的数据科学工具,被广泛用于数据预处理、建模和结果可视化。在这里,Python不仅用于实现和支持向量机回归和线性回归的算法,还用于计算均方误差和可能的其他性能指标,以全面评估模型的准确性和可靠性。 此外,研究者还考虑了年龄这一关键变量,作为区分男性和女性候选人的重要因素。这有助于识别不同性别群体在面对自然灾害时的脆弱性差异,从而为政策制定提供更有针对性的建议。通过这样的多维度分析,混合遗传算法的应用能够揭示出意外死亡记录背后的深层模式,为灾害管理和社会政策制定提供有力的数据支持。
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