[发明专利]一种基于改进的多元宇宙算法构建预测模型的方法在审
| 申请号： | 201910942225.1 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110738362A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 陈慧灵;刘佳慧;傅航飞;乔雪婷;赵学华;刘国民;罗云纲;汪鹏君 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 33258 温州名创知识产权代理有限公司 | 代理人： | 陈加利 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于改进的多元宇宙算法构建预测模型的方法，包括获取样本数据并对所获取到的样本数据进行归一化处理；利用基于改进的多元宇宙算法优化支持向量机的惩罚因子C和核宽γ；基于所获得的惩罚因子C和核宽γ，利用所归一化处理后的数据来构建预测模型，并基于所构建的预测模型对待分类样本进行分类和预测。实施本发明，通过基于改进的多元宇宙算法来优化SVM的惩罚因子和核宽，可有效提升算法的收敛速度和收敛精度，提升算法逃脱局部最优解的能力，找到更优的全局近似最优解。 | ||
| 搜索关键词： | 惩罚因子 预测模型 算法 归一化处理 样本数据 宇宙 构建 收敛 全局近似最优解 分类和预测 支持向量机 改进 分类样本 算法构建 算法优化 最优解 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进的多元宇宙算法构建预测模型的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤S1、取样本数据并对所获取到的样本数据进行归一化处理；/n步骤S2、利用基于改进的多元宇宙算法优化支持向量机的惩罚因子C和核宽γ，具体为：/n步骤S2.1、参数初始化；其中，初始化的参数包括：最大迭代次数L、当前迭代次数l、宇宙个数N、宇宙上边界ub、宇宙下边界lb、最优宇宙Ubest、最佳适应度fitness、C的搜索空间[Cmin，Cmax]和γ的搜索空间[γmin，γmax]；/n步骤S2.2、随机初始化n个宇宙的位置，并采用如下公式(1)和(2)将每一个宇宙的位置映射到指定的搜索范围内，得到n个宇宙的位置U
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
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