【摘 要】
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文章首先针对最小二乘支持向量机(Lssvm)对高维输入特征较为敏感的问题,提出以Lasso算法筛选输入特征,建立Lasso-Lssvm预测模型,并通过粒子群算法对Lssvm中核函数的未知参数进行优化。然后,针对粒子群算法容易陷入局部最优和后期收敛较慢等问题,提出了改进的粒子群算法(IPSO):基于网格划分方法,完成粒子初始化;在设定粒子速度更新的惯性权重时,基于Sigmod函数提出种群对比自适应动态惯性系数;针对粒子所处位置的优劣,动态变化学习因子。最后,基于1985—2018年能源排放相关数据建立改进的
【机 构】
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淮北师范大学数学科学学院,淮北师范大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61902140),安徽省高校自然科学基金资助项目(KJ2020B07,KJ2019B01),安徽省高校自然科学基金重大项目(KJ2020ZD008)。
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文章首先针对最小二乘支持向量机(Lssvm)对高维输入特征较为敏感的问题,提出以Lasso算法筛选输入特征,建立Lasso-Lssvm预测模型,并通过粒子群算法对Lssvm中核函数的未知参数进行优化。然后,针对粒子群算法容易陷入局部最优和后期收敛较慢等问题,提出了改进的粒子群算法(IPSO):基于网格划分方法,完成粒子初始化;在设定粒子速度更新的惯性权重时,基于Sigmod函数提出种群对比自适应动态惯性系数;针对粒子所处位置的优劣,动态变化学习因子。最后,基于1985—2018年能源排放相关数据建立改进的
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