改进麻雀搜索算法优化SVM的方法及应用

摘要：

针对麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减少、易陷入局部最优等问题,提出改进麻雀搜索算法(ISSA).引入Sobol序列,提高初始种群的多样性;引入黄金正弦算法,平衡全局搜索和局部开发能力;引入高斯差分变异,提高种群跳出局部最优的能力.10种基准函数的测试结果表明,ISSA有着更好的寻优精度与收敛速度.使用ISSA对SVM的超参数进行寻优,构建分类模型并应用于断路器故障诊断,验证了该方法在工程应用上的可行性.

关键词：改进麻雀搜索算法、Sobol序列、黄金正弦算法、高斯差分变异、支持向量机、参数优化、故障诊断、工程应用

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.5(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：954-961