基于遗传混沌算法的LSSVM参数优化及应用

摘要：

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)存建模中的重要参数如何选择问题.提出利用具有随机性、遍历性及规律性的混沌优化算法对LSSVM建模过程中的参数进行优化搜索,为了加快对较大搜索空间中的搜索速度,提出变尺度混沌优化算法与遗传算法相结合遗传算法的组合算法对LSSVM中的参数优化.组合算法克服了单一算法存在的早熟、局部收敛及寻优速度慢等问题,把混沌变最种群映射到LSSVM参数取值区间.按照遗传算法训练,同时利用训练集训练LSSVM,最终得到参数优化值.将该方法应用的谷氨酸发酵过程的建模研究,取得了较高建模精度,提高发酵过程资源利用率的同时增加了谷氨酸产量.

关键词：混沌优化、遗传算法、LSSVM、建模

所属期刊栏目：27

分类号：TPL3;TQ021.8

资助基金：国家高技术研究发展计划8632006AA020301

在线出版日期：2011-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1380-1382