基于汽车耐撞性的并行支持向量机近似模型优化方法

摘要

一种基于汽车耐撞性的并行支持向量机近似模型优化方法，其步骤为：（1）建立网络；（2）生成初始样本并自动转移到网格节点；（3）将初始样本分配到各个计算节点；（4）随机生成样本点；（5）建立基于SVM的近似模型；（6）获取SVM近似模型的误差标准，判断是否达到收敛水平；如果是，则采用所有生成的节点构建全局的SVM模型；（7）判断全局的SVM模型是否收敛；如果收敛，则进程结束，反正，则跳转步骤（8）；（8）找到最大误差区；（9）将误差区信息求和，在求和后的区域内随机生成样本，并平均分配到各个计算节点，并跳转至步骤（4），直至进程结束。本发明采用对SVM进行并行化处理的模式、可大幅度提升建模的速度和优化的效率、提高精度。