深度优先算法在多目标SVM模型中的仿真应用

摘要

针对目前多阈值的多目标输出SVM回归算法的预测效果不理想、运算量大的问题,提出采用相同阈值的SVM多目标输出回归算法,将启发式深度优先搜索引入到SVM的参数寻优过程中,然后用改进的序列极小化特征选择算法优化SVM特征.仿真结果说明采用深度优先算法对参数优化,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.