特征选择中的一类遗传序优化算法

摘要：

针对模式识别中特征子集的选择存在组合优化的情况,采用了一类遗传序优化算法,以序优化思想为指导,对传统遗传算法中的参数及操作进行改进.利用有限的计算资源寻求复杂特征选择问题的近似最优解,从而有效地降低了特征维数,加快搜索到最优特征子集的速度,为特征选择问题提供了一种新的处理方法.通过Matlab仿真,对美国加州电力市场的实际数据进行预测.结果表明,月平均误差不超过2.62％,因此该算法在电力负荷预测方面有很强的实用性.

关键词：特征选择、序优化理论、遗传算法、遗传序优化理论

所属期刊栏目：12

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：330-333