期刊文章详细信息
基于混合参数优化的LSSVM与时间序列预测
Least Square Support Vector Machine Based on Hybrid Parameter Optimization and Time Series Forecast
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]西安电子科技大学智能信息处理研究所,西安710071 [2]第二炮兵工程学院测控工程系,西安710025
年 份：2007
卷 号：21
期 号：5
起止页码：55-59
语 种：中文
收录情况：CSCD、CSCD_E2011_2012、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊
摘 要：分析了典型参数优化算法的局限,对LSSVM目标函数含二次损失函数、样本特征空间分布形状不规则情况,提出了混合参数优化算法,用待优化参数重构LSSVM目标函数,通过自适应遗传算法、交叉验证来优化目标函数、选择最优的核和其它参数,依此建立了陀螺漂移误差序列预测模型。实验结果表明,该预测模型有较高的训练、泛化精度;可为陀螺仪动态补偿、可靠性辅助决策提供可靠依据。
关 键 词：LSSVM 混合参数优化算法 预测模型 陀螺仪 漂移误差
分 类 号：TP277]
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