粒子群算法优化最小二乘支持向量机 PSO

资 源 简 介

粒子群算法优化最小二乘支持向量机 PSO

详 情 说 明

粒子群算法(PSO)是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法，它能有效解决复杂优化问题。最小二乘支持向量机(LSSVM)是标准SVM的改进版本，用等式约束代替不等式约束，将二次规划问题转化为线性方程组求解，大幅提升计算效率。

将PSO应用于LSSVM参数优化时，主要涉及两个核心环节：首先需要设计合适的适应度函数来评估参数组合的性能，通常采用交叉验证误差作为评价指标；其次要合理设置PSO的搜索空间，包括粒子速度范围、学习因子等超参数。

这种方法相比网格搜索等传统参数优化方法具有明显优势：1)全局搜索能力强，不易陷入局部最优；2)计算效率高，适合处理高维参数空间；3)实现简单，不需要梯度信息。实际应用时需要注意参数边界的设定和迭代终止条件的控制，避免过早收敛。