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改进的RSA算法及在疫情传播SVM模型中的应用
1
作者
杨正
周睿
李鹏
《计算机工程与设计》
2025年第10期3016-3023,共8页
爬行动物搜索算法求解精度低、易早熟收敛,为此,提出一种改进爬行动物搜索算法IRSA。利用改进Sine混沌初始化种群,提升高初始解多样性;设计自适应进化因子均衡探采能力,同时采用高斯变异使算法跳离局部最优。为了避免随机定参易导致模...
爬行动物搜索算法求解精度低、易早熟收敛,为此,提出一种改进爬行动物搜索算法IRSA。利用改进Sine混沌初始化种群,提升高初始解多样性;设计自适应进化因子均衡探采能力,同时采用高斯变异使算法跳离局部最优。为了避免随机定参易导致模型陷入局最优及泛化能力的不足,利用改进爬行动物搜索算法IRSA优化支持向量机SVM的惩罚因子和宽度系数,构建新冠肺炎疫情传播预测模型IRSA-SVM。结合国家卫健委公布的疫情数据开展实验分析,实验结果证实改进模型能有效提升预测精度和收敛速度。
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关键词
爬行动物搜索算法
Sine混沌
高斯变异
支持向量机
全局搜索
局部极值
新冠肺炎
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题名
改进的RSA算法及在疫情传播SVM模型中的应用
1
作者
杨正
周睿
李鹏
机构
国家
健康
医疗大
数据
研究院
(
深圳
)
应用
研究
中心
出处
《计算机工程与设计》
2025年第10期3016-3023,共8页
基金
香港中文大学(深圳)附属第二医院院校联合基金项目(HUUF-GL-202301)。
文摘
爬行动物搜索算法求解精度低、易早熟收敛,为此,提出一种改进爬行动物搜索算法IRSA。利用改进Sine混沌初始化种群,提升高初始解多样性;设计自适应进化因子均衡探采能力,同时采用高斯变异使算法跳离局部最优。为了避免随机定参易导致模型陷入局最优及泛化能力的不足,利用改进爬行动物搜索算法IRSA优化支持向量机SVM的惩罚因子和宽度系数,构建新冠肺炎疫情传播预测模型IRSA-SVM。结合国家卫健委公布的疫情数据开展实验分析,实验结果证实改进模型能有效提升预测精度和收敛速度。
关键词
爬行动物搜索算法
Sine混沌
高斯变异
支持向量机
全局搜索
局部极值
新冠肺炎
Keywords
reptile search algorithm
Sine chaos
Gaussian mutation
support vector machine
global search
local extremum
COVID-19
分类号
TP393 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的RSA算法及在疫情传播SVM模型中的应用
杨正
周睿
李鹏
《计算机工程与设计》
2025
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