基于DE的ε-SVRM参数优化研究

参数优化是ε-支持向量回归机研究领域的重要问题，其本质是一个优化搜索的过程。基于差异演化算法在求解优化问题上的有效性，提出了以差异演化算法寻优技巧的ε支持向量回归机参数优化方法。将该算法应用于受噪声影响的标准函数，与采用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法对支持向量机进行优化的仿真实验结果对比表明由DE算法所确定的ε支持向量回归机具有较好的预测性能。