| 基于追逐粒子与自适应变异的PSO-SVM算法与养殖水质评价研究 |
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| 引用本文： | 魏超,张刚,韩祥兰,蔡永胜,冯志敏.基于追逐粒子与自适应变异的PSO-SVM算法与养殖水质评价研究[J].宁波大学学报(理工版),2018(3). |
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| 作者姓名： | 魏超 张刚 韩祥兰 蔡永胜 冯志敏 |
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| 作者单位： | 宁波大学海运学院;浙江大学宁波理工学院信息与计算机科学分院 |
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| 摘 要： | 为提高标准PSO算法对SVM参数优化选取的精度和速度,提出以粒子群适应度均方差为判别依据,用追逐粒子位置替代陷入局部优化时的群体最优位置,对粒子的速度进行自适应调整;利用两个距离最远的粒子位置构成的圆形区域作为最优位置的吸引域,引入位置变异因子,使粒子随着迭代次数有规律地跳出局部最优位置吸引域,从而对粒子位置进行自适应变异.通过对4种不同适应度函数迭代100次的收敛测试,并与另外2类不同粒子群算法比较,结果表明改进算法收敛精度提高了20倍以上.将改进的PSO-SVM算法与另外3种分类算法对采集的5 439组养殖水质数据按照从优到差5个级别进行水质评价分类试验,发现改进的PSO-SVM算法收敛速度和收敛精度最高,对水质评价的错误率为1.54%,能有效地满足实际水质分类需求.
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