基于ＣＰＳＯ的混合核函数ＳＶＭ 参数优化及应用

摘　　　要：支持向量机（ＳＶＭ） 建模的拟合精度和泛化能力取决于相关参数的选取，目前ＳＶＭ中的参数的寻优一般只针对惩罚系数和核参数，而混合核函数的引入，使ＳＶＭ增加了一个可调参数。针对混合核函数ＳＶＭ的多参数选择问题，提出利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群（ＣＰＳＯ）优化算法对混合核函数ＳＶＭ建模过程中的重要参数进行优化调整，每一组粒子的位置向量对应一组混合核函数ＳＶＭ建模的参数。该算法采用同时对３个参数寻优的策略，由早熟收敛的判断和处理两部分组成，可实...