基于改进混沌粒子群的混合核SVM参数优化及应用

• 机 构: School of Computer Science & Engineering，Nanjing University of Science & Technology，Nanjing 210094，C
• 出 处: 计算机应用研究
• 发表日期: 2014年3期
• 关键词: 支持向量机 混合核 混沌粒子群优化 参数优化 煤与瓦斯突出

针对混合核SVM的多参数优化问题，提出利用改进混沌粒子群（ICPSO）对SVM基本参数（惩罚因子、核参数等）、混合核可调参数进行寻优，以获取最佳参数组合。实验结果表明，该方法能够快速有效地提取最优参数组合，其泛化性能明显提升，拟合效果更好。该方法用于煤与瓦斯突出预测，具有良好的建模效果和更高的预测精度。