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基于ABC算法优化支持向量机的温度测点恢复方法研究
1
作者
戴红霞
唐经纶
赵力
《电子器件》
CAS
北大核心
2020年第6期1364-1367,共4页
为了改善当前参数优化算法易陷入局部最优的问题,研究一种基于人工蜂群算法优化SVR的温度测点恢复方法。以机器空转温度测点为对象,根据支持向量机的实现原理建立支持向量回归机模型,引入人工蜂群算法对SVR模型的参数惩罚因子和核函数...
为了改善当前参数优化算法易陷入局部最优的问题,研究一种基于人工蜂群算法优化SVR的温度测点恢复方法。以机器空转温度测点为对象,根据支持向量机的实现原理建立支持向量回归机模型,引入人工蜂群算法对SVR模型的参数惩罚因子和核函数进行优化,并用优化后的算法对缺失的温度测点进行恢复。经人工蜂群优化后的模型(ABC-SVR)的平均相对误差为6.57%,优于其他优化算法,因而是一种实用可行的优化算法。
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关键词
支持向量回归机
人工蜂群算法
参数优化
测点
恢复
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职称材料
题名
基于ABC算法优化支持向量机的温度测点恢复方法研究
1
作者
戴红霞
唐经纶
赵力
机构
江苏江苏信息职业技术学院电子信息工程系
东南大学信息科学与工程学院
出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2020年第6期1364-1367,共4页
文摘
为了改善当前参数优化算法易陷入局部最优的问题,研究一种基于人工蜂群算法优化SVR的温度测点恢复方法。以机器空转温度测点为对象,根据支持向量机的实现原理建立支持向量回归机模型,引入人工蜂群算法对SVR模型的参数惩罚因子和核函数进行优化,并用优化后的算法对缺失的温度测点进行恢复。经人工蜂群优化后的模型(ABC-SVR)的平均相对误差为6.57%,优于其他优化算法,因而是一种实用可行的优化算法。
关键词
支持向量回归机
人工蜂群算法
参数优化
测点
恢复
Keywords
support vector machine
artificial bee colony algorithm
parameters optimization
measurement points recovery
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于ABC算法优化支持向量机的温度测点恢复方法研究
戴红霞
唐经纶
赵力
《电子器件》
CAS
北大核心
2020
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