基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机及QSAR建模

针对最小二乘支持向量机最佳算法参数难以确定的缺陷，提出了基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机(CulturalDifferentialevolutionAlgorithmLeastSquareSupportVectorMachine，CDE-LSSVM)。该算法通过新型的文化差分进化算法优化确定最小二乘支持向量机核宽度参数和惩罚系数，建立具有良好预测性能的模型。同时，针对药物定量构效关系（QuantitativeStructure-ActivityRelationships,QSAR）模型具有高度非线性、变量之间存在相关性的特征，采用CDE-LSSVM建立HIV-1蛋白酶抑制剂的药物定量构效关系模型。模型具有很好的拟合精度与预测精度，且优于最小二乘支持向量机、BP神经网络和径向基神经网络。