16、基于群体智能优化支持向量回归估计混凝土抗压强度及生物医学文献中的自动矛盾检测

基于群体智能优化支持向量回归估计混凝土抗压强度及生物医学文献中的自动矛盾检测

1. 群体智能优化支持向量回归估计混凝土抗压强度

在混凝土抗压强度（CCS）的估计中，支持向量回归（SVR）是一种有效的方法。然而，SVR 参数的选择对其性能至关重要。研究表明，可以使用基于群体的算法，如鱼群搜索（FSS）、人工蜂群算法（ABC）和粒子群优化（PSO），在混合过程中准确找到 SVR 参数的合适值。

通过将这些群体智能算法与 SVR 相结合，在估计 CCS 方面取得了出色的准确性提升。混合后的均方根误差比原始 SVR 小，其中 FSS - SVR 和 ABC - SVR 取得了最佳效果。

算法	均方根误差表现
原始 SVR	较大
FSS - SVR	较小，效果最佳之一
ABC - SVR	较小，效果最佳之一
PSO - SVR	有一定提升

下面是该过程的流程图：

graph LR
    A[SVR] --> B[群体智能算法（FSS、ABC、PSO）]
    B -