混沌云自适应模拟退火遗传算法优化支持向量机预测
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更新于2024-08-31
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本文主要研究了如何通过改进遗传算法来优化支持向量机(SVM)的参数选择,以提升预测模型的准确性。作者提出了一种名为混沌云自适应模拟退火遗传算法(CCASAGA),它结合了混沌优化、云模型的自适应控制以及模拟退火的Metropolis准则,并采用了精英保持策略,以改善标准遗传算法的早熟收敛和局部最优问题。CCASAGA被应用于某股份制银行ATM机现金需求的预测,与GA-SVR和BP神经网络模型比较,显示出了更高的预测精度。
支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习方法,常用于分类和回归任务。其关键在于选择合适的参数,如惩罚因子C、不敏感损失函数参数ε和核函数参数,这些参数的选择直接影响到模型的性能。然而,SVM的参数优化缺乏统一的标准,这就需要借助优化算法来寻找最佳参数组合。
遗传算法(GA)作为一种全局优化工具,能够搜索解决方案空间,但其标准形式可能面临早熟收敛和局部最优的问题。为解决这些问题,本文提出了CCASAGA,它在初始化阶段利用混沌映射生成更分散的种群,提高了搜索的多样性。同时,通过云模型动态调整交叉和变异概率,使得算法能够在探索和exploitation之间取得平衡。模拟退火算法的引入则有助于逃离局部最优,增加全局搜索能力。此外,精英保持策略确保了优秀解的保留,加速了收敛过程。
实验部分,CCASAGA-SVR模型被应用于预测银行ATM机的现金需求,与基于遗传算法的SVM模型(GA-SVR)和传统的BP神经网络进行了对比。结果表明,CCASAGA-SVR在预测精度上优于其他两种模型,证明了改进遗传算法对于优化SVM参数的有效性。
本文的研究工作为支持向量机参数优化提供了一个新的视角,即通过混沌、云模型和模拟退火相结合的遗传算法,提高了预测模型的预测精度,尤其是在处理复杂或非线性问题时。这一方法有望在金融、经济、工程等领域的预测问题中得到广泛应用。
2023-03-23 上传
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