PSO-SVM参数优化预测

资 源 简 介

PSO-SVM参数优化预测

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）与支持向量机（SVM）结合的方法常用于提升时序数据的预测精度。传统SVM模型依赖手动调参，而PSO通过模拟群体智能行为自动搜索最优参数组合（如惩罚系数C、核函数参数γ），显著减少人工试错成本。

核心思路分为三步： 初始化粒子群：随机生成多组SVM参数解，赋予个体和全局最优解跟踪能力。 迭代更新参数：通过适应度函数（如预测误差的倒数）评估每组参数，粒子根据历史最优和群体最优调整搜索方向。 收敛验证：当误差不再显著降低或达到最大迭代次数时，输出最优参数用于SVM训练。

该方法尤其适合非线性时序数据（如股票价格、气象数据），但需注意工具箱依赖（如LIBSVM）和数据归一化预处理。扩展方向可结合动态惯性权重或混合其他优化算法进一步提升收敛速度。