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基于布谷鸟搜索算法的SVR参数选择 总被引：1，自引：0，他引：1
SVR(支持向量回归机)在解决非线性回归问题时有极大的优势,在其预测过程中,最重要的是参数的选择,不同的参数会造成预测结果的巨大差异．目前较为普遍的方法是利用遗传算法和粒子群算法进行参数选择,而这2种算法在解决多峰问题时的局限性,容易导致算法的效率低且准确度不高．鉴于布谷鸟搜索算法引入了Lvy飞行机制,能有效地跳出局部最优解,使算法收敛速度快,且结果具有对算法本身的参数变化不敏感的优点,该文将布谷鸟搜索算法应用于SVR参数寻优过程中．网络流量和白葡萄酒质量的预测实验结果表明,布谷鸟搜索算法相对于遗传算法、粒子群算法等其他启发式智能算法而言,收敛速度更快,寻参结果的精度更高． 相似文献
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