【摘要】：針對(duì)支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)預(yù)測(cè)過程中影響因素選擇、輸入特征集優(yōu)化、核函數(shù)選擇及參數(shù)優(yōu)化方面存在的問題,提出了一種全過程優(yōu)化方法。首先使用頻繁模式增長(zhǎng)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析和模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)組合模型來解決影響因素選擇中存在的主觀性問題,然后使用在異常值處理和類內(nèi)距離與類間距離方面進(jìn)行改進(jìn)的模糊C均值聚類算法優(yōu)化輸入特征集,減小支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型冗余度及訓(xùn)練樣本集過修正度,通過比較各核函數(shù)的特點(diǎn)選擇徑向基核函數(shù)作為SVC的核函數(shù),改進(jìn)了粒子群優(yōu)化算法中微粒速度和位置函數(shù)及慣性權(quán)重值算法,使用該方法優(yōu)化SVM參數(shù)并建立預(yù)測(cè)模型。最后,通過案例運(yùn)算和分析,證明該文方法具有更高的預(yù)測(cè)精度。
[Abstract]:Aiming at the problems of factors selection, input feature set optimization, kernel function selection and parameter optimization in the prediction process of support vector machine (support vector machine,SVM), a full process optimization method is proposed. Firstly, we use frequent pattern growth association rule analysis and fuzzy Bayesian network combination model to solve the subjective problem in the choice of influencing factors. Then the input feature set is optimized by using the improved fuzzy C-means clustering algorithm in the aspects of outlier processing and the distance between classes and intra-class distance. The redundancy of SVM prediction model and the over-correction of training sample set are reduced. By comparing the characteristics of each kernel function, the radial basis function is selected as the kernel function of SVC. The particle velocity and position function and inertial weight value algorithm in particle swarm optimization algorithm are improved. The SVM parameters are optimized and the prediction model is established by using this method. Finally, it is proved that the proposed method has higher prediction accuracy by case analysis.
【作者單位】： 裝甲兵工程學(xué)院技術(shù)保障工程系;中國(guó)人民解放軍68207部隊(duì);中國(guó)國(guó)防科技信息中心;
【基金】：武器裝備預(yù)先研究基金 軍隊(duì)技術(shù)基礎(chǔ)項(xiàng)目(A157167) 軍隊(duì)維修改革科研項(xiàng)目(2012SC49,2014BZ54)資助課題
【分類號(hào)】：TP18

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10 侯澍e，

本文編號(hào)：2315781