黑龙江省自然科学基金(F2007-9)
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
- 相关作者：张涛张锐满春涛高辉更多>>
- 相关机构：哈尔滨理工大学哈尔滨工业大学西南交通大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于K-均值聚类的免疫粒子群优化算法被引量：3
- 2010年
- 在解决复杂函数优化问题时,免疫粒子群优化算法在疫苗提取操作中,通常把最佳粒子作为有效特征信息,没有从根本上解决"趋同性"问题,影响算法的收敛速度和收敛精度。针对该问题,提出了一种基于K-均值聚类的免疫粒子群优化算法(KIPSO),将K-均值聚类算法用于免疫疫苗的提取,确定最高平均适应值的聚类中心及其最大邻域,得到符合具有最优个体特征的疫苗集,并以自适应方式确定疫苗集进行疫苗更新,提高算法的收敛性。仿真结果表明,与免疫粒子群优化算法相比,该算法提高了收敛速度和收敛精度。
- 满春涛张锐张涛
- 关键词：K-均值免疫粒子群优化算法自适应
- RQEA-SVR在交通流预测中的应用被引量：2
- 2010年
- 建立在统计学习理论和结构风险最小化准则基础上的支持向量回归(SVR)是处理小样本数据回归问题的有利工具,SVR的参数选取直接影响其学习性能和泛化能力。文中将SVR参数选取看作是参数的组合优化问题,确定组合优化问题的目标函数,采用实数量子进化算法(RQEA)求解组合优化问题进而优选SVR参数,形成RQEA-SVR,并应用RQEA-SVR求解交通流预测问题。仿真试验表明RQEA是优选SVR参数的有效方法,解决交通流预测问题具有优良的性能。
- 张锐张涛高辉
- 关键词：支持向量机交通流预测
