針對(duì)最小二乘支持向量機(jī)擬合法難以選擇最優(yōu)參數(shù)的問題,將果蠅優(yōu)化算法引入最小二乘支持向量機(jī)中,構(gòu)建區(qū)域GPS高程擬合模型的方法,利用果蠅優(yōu)化算法全局尋優(yōu)能力強(qiáng)、過程簡(jiǎn)潔、參數(shù)少等優(yōu)點(diǎn),解決最小二乘支持向量機(jī)的參數(shù)尋優(yōu)問題,并通過最小二乘支持向量機(jī)來構(gòu)建高程擬合模型。結(jié)果表明,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合方法相比,引入果蠅優(yōu)化算法的最小二乘支持向量機(jī)擬合方法具有更高的穩(wěn)定性,內(nèi)符合精度比標(biāo)準(zhǔn)最小二乘支持向量機(jī)提高了26%。 

【文章來源】：水力發(fā)電. 2020年03期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

果蠅優(yōu)化算法流程

由表2和圖2可知，相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSSVM擬合方法擬合結(jié)果，F(xiàn)OA-LSSVM擬合方法擬合結(jié)果波動(dòng)較小，尤其是相對(duì)于常規(guī)的LSSVM擬合方法而言，擬合精度更加穩(wěn)定，總體的波動(dòng)范圍也有所減小，充分證明了該組合方法的現(xiàn)實(shí)性及有效性，并且確保了在區(qū)域范圍內(nèi)進(jìn)行擬合模型建立的穩(wěn)定性。5 結(jié)語

【參考文獻(xiàn)】：
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