基于遗传算法的LIBSVM模型大坝扬压力预测研究

支持向量机（SVM）模型的核心问题是惩罚因子c和核函数参数g的选取.通常支持向量机库工具箱（LIBSVM）采用传统网格搜索算法进行参数寻优,只能得到交叉验证意义下的全局最优解,在更大范围内进行参数寻优比较费时,且效率较低,针对这一问题,提出了基于遗传算法的启发式寻优,以交叉验证（CV）意义下的准确率为适应度,通过一系列的选择交叉变异操作,得到最优的c和g,将优化后的SVM模型应用于大坝扬压力的预测.通过某大坝扬压力监测的实例应用,将遗传算法优化的LIBSVM与传统的LIBSVM预测相对比,预测效果更好,精度更高.