IFS-LSSVM及其在时延序列预测中的应用

来源 :电机与控制学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：panxiongbin

【摘要】

：

针对最小二乘支持向量机预测模型中最优参数难以确定的问题,提出一种基于改进的自由搜索算法确定最小二乘支持向量机最优参数的方法（IFS-LSSVM）。对标准自由搜索算法进行改进,

【作者】

：

田中大李树江王艳红高宪文

【机构】

：

沈阳工业大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院

【出处】

：

电机与控制学报

【发表日期】

：

2015年11期

【关键词】

：

最小二乘支持向量机自由搜索时延序列预测时间序列 least squares support machines free search time-dela

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针对最小二乘支持向量机预测模型中最优参数难以确定的问题,提出一种基于改进的自由搜索算法确定最小二乘支持向量机最优参数的方法（IFS-LSSVM）。对标准自由搜索算法进行改进,使之可应用于最小二乘支持向量机的参数优化,改进之后的算法具有更好的优化性能。将具有时间序列性质的网络时延作为预测对象,利用本文的IFS-LSVM算法进行预测。在仿真中与遗传算法优化的最小二乘支持向量机（GA-LSSVM）、粒子群优化算法优化的最小二乘支持向量机（PSOLSSVM）、标准最小二乘支持向量机工具箱中的网格搜索算法（Grid

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