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基于改进斑点鬣狗优化算法的同步优化特征选择 被引量：10
1
作者 贾鹤鸣 姜子超 +1 位作者 李瑶 孙康健 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期1290-1298,共9页
针对传统支持向量机(SVM)在封装式特征选择中分类精度低、特征子集选择冗余以及计算效率差的不足,利用元启发式优化算法同步优化SVM与特征选择。为改善SVM分类效果以及选择特征子集的能力,首先,利用自适应差分进化(DE)算法、混沌初始化... 针对传统支持向量机(SVM)在封装式特征选择中分类精度低、特征子集选择冗余以及计算效率差的不足,利用元启发式优化算法同步优化SVM与特征选择。为改善SVM分类效果以及选择特征子集的能力,首先,利用自适应差分进化(DE)算法、混沌初始化与锦标赛选择策略对斑点鬣狗优化(SHO)算法改进,以增强其局部搜索能力并提高其寻优效率与求解精度;其次,将改进后的算法用于特征选择与SVM参数调整的同步优化中;最后,在UCI数据集进行特征选择仿真实验,采取分类准确率、选择特征数、适应度值及运行时间来综合评估所提算法的优化性能。实验结果证明,改进算法的同步优化机制能够在高分类准确率下降低特征选择的数目,该算法比传统算法更适合解决封装式特征选择问题,具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 斑点鬣狗优化算法 差分进化 混沌初始化 锦标赛选择 支持向量机 封装式特征选择
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基于PCA-SHO-SVM和PCA-SHO-BP模型的径流预测 被引量：5
2
作者 李代华 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期97-102,共6页
为提高径流预测精度,研究主成分分析(PCA)、斑鬣狗优化(SHO)算法与支持向量机(SVM)、BP神经网络相融合的预测方法。在样本数据筛选上选取PCA方法进行数据降维,使数据样本简洁且更具代表性。利用SHO算法优化SVM关键参数及BP神经网络权阈... 为提高径流预测精度,研究主成分分析(PCA)、斑鬣狗优化(SHO)算法与支持向量机(SVM)、BP神经网络相融合的预测方法。在样本数据筛选上选取PCA方法进行数据降维,使数据样本简洁且更具代表性。利用SHO算法优化SVM关键参数及BP神经网络权阈值,分别提出PCA-SHO-SVM、PCA-SHO-BP径流量预测模型,并与SHO-SVM、PCA-SVM、SVM和SHO-BP、PCA-BP、BP模型的预测结果作对比,通过云南省龙潭水文站年径流量及枯水期月径流量预测为例进行验证。结果表明,PCA-SHO-SVM、PCA-SHO-BP模型对实例年径流量预测的平均相对误差分别为2.34%、2.50%,对月径流量预测的平均相对误差分别为6.15%、6.08%,预测精度均优于其他6种模型,具有较高的预测精度和更强的泛化能力。 展开更多
关键词 径流预测 主成分分析 斑鬣狗优化算法 支持向量机 BP神经网络 数据降维 参数优化
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