支持向量机算法在多目标优化中的仿真应用

摘要

针对目前多目标输出SVM回归的算法使用多阈值,其预测效果不理想、运算量大问题,提出采用相同阈值的SVM多目标输出回归的算法,然后对交叉验证提出均匀化均方误差统计方法.首先采用粒子群算法对SVM模型作参数优化,然后用改进的序列极小化特征选择算法优化SVM特征.仿真结果说明粒子群算法对参数优化,均匀化均方误差作为评价准则,效果相对较好,在多目标优化问题中的应用研究具有广泛的应用前景.