作者：李冬琴; 王丽铮; 管义锋; 徐海祥支持向量机加速混沌优化参数优化吞吐量预测
摘要：针对支持向量机参数选择问题,以惩罚系数、不敏感系数和RBF核函数中的宽度系数为优化变量,采用Chebyshev映射代替Logistic映射产生初始混沌序列,改变原有的搜索公式及增加3次载波,提出了一种改进的加速混沌优化算法（ISCOA）。将该算法应用于人工数据集和实际数据集中,并与常规的交叉验证法进行比较。试验结果表明：在人工数据集中,采用ISCOA在时间上缩短了至少23.43%,精度上提高了至少6.31%;在实际数据集中,预测值更接近实际值,相对误差均控制在3.13%以下,该算法具有较高的预测精度和寻优效果。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
