自适应遗传算法优化SVM参数：提升锅炉水位系统建模精度

本文档深入探讨了"自适应GA-SVM参数选择算法研究"这一主题，发表于2007年4月的哈尔滨工程大学学报。支持向量机（SVM）作为机器学习领域的一种强大工具，特别适用于非线性函数的逼近问题，其回归算法因其高效性和准确性而备受关注。然而，传统上，SVM参数的选择通常依赖于用户的主观经验和直觉，这种方法既不能保证最佳性能，又耗费大量时间，限制了SVM的实际应用。 作者刘胜和李娇娇针对这一问题，提出了基于自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）的SVM参数选择策略。AGA的核心在于利用适应度值动态调整交叉概率和变异概率，这有助于优化遗传算法的收敛速度和精度。通过这种方式，该方法旨在实现参数选择的自动化，提高模型的准确性，尤其是在船用锅炉汽包水位系统等复杂非线性系统建模中的应用。 实验结果显示，采用自适应GA-SVM参数选择算法，模型具有更简洁的结构和更好的泛化能力，仿真精度得到了显著提升，理论推导和实际应用效果都得到了验证。论文的关键点聚焦于机器学习、支持向量机、非线性系统辨识以及自适应遗传算法这些核心概念。整篇文章的分类号为TP181，文献标识码为A，表明其学术价值和研究性质。 这篇论文提供了一种有效的方法来优化SVM参数选择，对于提高机器学习模型在实际工程中的性能和效率具有重要的理论和实践意义。通过将自适应遗传算法引入SVM参数优化，研究人员可以减少人为因素的影响，提升模型的稳定性和可靠性。