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时间:2019-06-25
《毕业论文-- 支持向量机预测以及参数优化 》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、毕业设计(论文)题目:支持向量机预测以及参数优化学院:机电工程学院专业:工业工程学生姓名:班级/学指导老师/督导老师:起止时间:2016年2月22日至2016年6月11日摘要摘要通常,应用在市场营销和工业制造的预测方法有很多种,例如一元线性回归、多元线性回归、指数平滑预测法和支持向量机预测。本文要介绍的方法是支持向量机预测方法,分析比较在固定参数情况下和使用了参数优化情况下的预测精度,证明支持向量机的参数是预测精度的关键所在。支持向量机预测需要在Matlab程序中进行,辅以lib-svm工具箱编写相关代码
2、,根据经验给定参数,接着对数据进行预测。然后利用遗传算法对支持向量机进行参数优化,对相同的数据进行预测。最后对比参数固定和参数优化后的情况下,预测精度程度的区别。本文研究发现,影响支持向量机预测精度的因素很大程度上取决于参数值的不同,经验法给定参数的SVM预测远远不如通过参数优化的SVM预测精度高,即基于遗传算法的支持向量机参数优化的预测结果更加接近实际值。关键词:预测;支持向量机;参数优化;遗传算法;IAbstractAbstractIngeneral,therearemanykindsofforeca
3、stingmethodsusedinmarketingandindustrialmanufacturing,suchaslinearregression,multiplelinearregression,exponentialsmoothingforecastingmethodandsupportvectormachineprediction.Thispaperistointroducethemethodofsupportvectormachinepredictionmethod,analysisandc
4、omparisononthefixedparameterconditionsanduseparameteroptimizationpredictionaccuracyundertheconditionthattheparametersofsupportvectormachineisthekeytothepredictionaccuracySupportvectormachinepredictionneedstobecarriedoutintheMatlabprogram,supplementedbylib
5、-svmtoolboxtowritetherelevantcode,accordingtotheexperienceofagivenparameter,andthentopredictthedata.Thenthegeneticalgorithmisusedtooptimizetheparametersofsupportvectormachine,andthesamedataarepredicted.Finally,thedifferencebetweenthepredictionaccuracyandt
6、heparametersisfixedandtheparametersareoptimized.Inthispaper,wefindthatthefactorswhichaffecttheaccuracyofthesupportvectormachinedependinalargeextentdependontheparametervalues.EmpiricalmethodgivenparametersoftheSVMpredictionisfarworsethantheSVMpredictionacc
7、uracythroughparameteroptimization,thatis,basedonthegeneticalgorithmtooptimizethesupportvectormachineparametersperformstobemoreclosetotheactualvalueofthepredictionresults.Keywords:prediction;supportvectormachine;parameteroptimization;geneticalgorithm;II目录目
8、录摘要IAbstractII目录III第一章概述11.1国内外研究现状及成果11.2主要研究内容及思路11.2.1研究内容与思路11.2.2实现方法及预期目标21.3课题研究的意义21.4论文的结构31.5本章小结3第二章支持向量机相关理论及Matlab基础42.1支持向量机(SVM)理论42.1.1支持向量机(SVM)原理42.1.2支持向量机的优点42.1.3支持向量机的现状与成果52.2支持向量机(SVM)建模技术52.
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