《表4 优化模型参数选取结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于SSA-LS-SVM的高纬度严寒地区变电站LCC预测模型》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

从图2可以看出，当迭代次数为293次时，适应度值接近1×10-12，表明模型拟合精度较高。并且从收敛曲线的变化中可以看出，SSA算法收敛效率高且运算速度快。因此，此时可认为所得的LS-SVM参数组合为最优。SSA优化寻优法所得到的模型参数C和σ组合值如表4所示。