《表1 参数c、g寻优结果》

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《基于PSO-SVM的钢筋混凝土梁火灾损伤识别方法》

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注：表中∑ER为训练样本所对应的ER之和。

通过PSO算法对支持向量机的核函数g和惩罚参数c进行优化，设置加速因子c1=1.7和c2=1.6，迭代次数为100次，为了防止出现过拟合现象，设置参数的上界是100，下界是0.01。表1列出了参数c和g在SVM算法和PSO-SVM算法中寻优结果，通过比较∑ER和R2可以发现，PSO-SVM模型的训练结果要远优于SVM模型。