GA-BP算法与SVM在呼吸运动估计中的效果比较

目的：比较遗传算法优化的误差反向传播算法（GA-BP）和支持向量机（SVM）对于呼吸运动估计的效果，为临床 放疗中的呼吸运动估计提供参考。方法：在MATLAB平台下分别采用GA-BP算法和SVM对德国吕贝克大学机器人与 认知系统研究所公开的两组可免费下载的实验数据进行计算，并对两种算法的估计精度和实时性进行比较分析。结果： 在GA-BP 算法中，测试数据中90%的估计结果均方根误差小于1.09 mm；在SVM中，90%的估计结果均方根误差小于 1.72 mm。两种算法单次估计的时间都小于0.3 ms，均满足临床使用需求。结论：在呼吸运动估计中，两种算法均能满足 临床实时性需求，且GA-BP算法估计结果的均方根误差小于SVM