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摘要：本发明公开了一种基于BAS‑GSA优化的混合核支持向量机陀螺温漂补偿方法：首先，建立基于线性核及径向基函数核的混合核函数，可以同时具有较强的外推及内插能力，可有效提高支持向量机的学习能力及泛化能力；针对常规超参数寻优算法GSA易陷入局部最小值、BAS局部搜寻能力较弱等缺陷，建立同时具有全局搜索能力和局部搜索能力的混合型BAS‑GSA搜索算法，实现对混合核支持向量机（HKSVM）的超参数高精度寻优。通过光纤陀螺温度漂移实验对所提方法进行验证，取得效果能够满足高精度温度漂移补偿要求。

主权项：1.一种基于BAS-GSA优化的混合核支持向量机陀螺温漂补偿方法，其特征在于：包括下列步骤：步骤1，建立陀螺温度漂移数学模型： 其中，y为输出温度漂移量，T为测量温度，△T为温度变化量，为温度梯度，f为温度漂移模型传递函数，步骤2，建立基于均方误差的评价函数如下： 其中，fit表示目标函数值，yi及分别为实测及预测的温度漂移值，n表示样本数量，步骤3，建立基于线性核和径向基函数核的支持向量机混合核模型如下：κHx,xi＝1-wκPx,xi+wκRx,xi3κPx,xi＝xTxi+1d4κRx,xi＝exp[-||x-xi||22δ2]5其中,κHx,xi，κPx,xi及κRx,xi分别为混合核，线性核及径向基函数核，d及δ分别为线性核及径向基函数核的维数及宽度，w为线性核及径向基函数核的关系系数，步骤4，基于步骤3，建立基于混合核支持向量机的待寻优参数组成的4维向量如下：xt＝[C,d,δ,w]T6其中,C为支持向量机惩罚因子，步骤5，建立BAS寻优步骤如下：步骤5.1初始化N只甲虫在搜索空间中的4维位置并计算各自评价函数值fitxi：xit＝[Ci,di,δi,wi]T,i＝1,2,…,N7步骤5.2计算甲虫左、右触须在空间中的位置如下： 其中,i＝1,2,…,N，xilt及xirt分别甲虫左、右触须的位置，ni为随机生成的4维单位向量，dt为触须长度，步骤5.3计算甲虫的新位置： 其中,i＝1,2,…,N，fitxil及fitxir分别是由甲虫左右触须的位置计算的评价函数值，μt表示移动步距，sgn为符号函数，同时计算甲虫新位置对应的评价函数值步骤5.4更新甲虫下一步的全局位置如下式： 其中，i＝1,2,…,N，步骤6，建立GSA寻优步骤如下：步骤6.1在搜索空间中随机初始化N个甲虫的4维位置如式7所示，步骤6.2计算N个甲虫在搜索空间中的评价函数值及其质量：mit＝[fitit-fitworstt][fitbestt-fitworstt]11 其中，i＝1,2,…,N，fitit及Mit分别为第i个甲虫的评价函数值及质量，fitbestt及fitworstt分别为最优及最差的评价函数值，mit为中间变量，步骤6.3计算第i个甲虫受到的总引力在第k维方向上的分量： 其中，i,j＝1,2,…,N，k＝1,2,…,4，λj为0到1之间的随机系数，表示甲虫j对甲虫i的引力在第k维方向上的分量，其计算方法如下： 其中，为极小常数值，Ri,jt表示甲虫j与甲虫i的欧几里得距离，Gt表示引力常量，步骤6.4计算甲虫的下一步移动速度及位置： 其中，i,j＝1,2,…,N，k＝1,2,…,4，θi为0到1之间的随机系数，表示甲虫i的加速度，及表示甲虫下一步的移动速度及位置，及表示甲虫当前的移动速度及位置，步骤7，建立混合BAS-GSA寻优算法，计算最优超参数，步骤8，运用步骤7输出的最优解xbest＝[C,d,δ,w]T训练并测试支持向量机模型。

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百度查询： 东南大学 一种基于BAS-GSA优化的混合核支持向量机陀螺温漂补偿方法