[Predict2{i},error2] = svmpredict([1;1;1;1;1;1;1],Xn2{i},model{i}); end %用北京的数据进行显示预测结果 Year2=[2011,2012,2013,2014,2015,2016,2018]; K=1;%设置不同的K,选择显示不同的城市 ... for i = 1:31 figure; subplot(211); plot(Year,dn{i},'bs','LineWidth',1,....
1.卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、...
根据公式1可知,那么SVM支持向量机的分类超平面可以表示为如下公式: 然后通过公式2进行求解,可以得到SVM支持向量机的参数参数w和b的最优解: 在实际情况中,多数的数据属于非线性数据,那么采用上述的线性可分SVM支持向量机则无法实现数据分类,因此需要建立一个非线性的SVM支持向量机来实现数据分类。非线性可分SVM,其通过...
基于支持向量机SVM的数据分类预测,SVM分类预测,多特征输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/Y56YlJtq SVM分类http
DBN-SVM基于深度置信网络-支持向量机的数据分类预测,多特征输入多分类模型,Matlab语言。1.多特征输入单输出,利用DBN进行特征提取,将提取后的特征放入SVM进行分类实现组合预测。2.直接替换Excel数据即可用,注释清晰,附赠测试数据,可直接运行。多特征输入单输出的二分
【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现) 科研辅导帮 2 人赞同了该文章 目录 收起 1 概述 1.1 卷积神经网络 1.2 支持向量机 2 运行结果 2.1 数据 2.2 测试集的预测值与实际值 2.3 训练集的预测值与实际值 3 参考文献 4 Matlab代码、数据 欢迎来到本...
1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测; 2.运行环境为Matlab2018b; 3.输入多个特征,分四类预测; 4.data为数据集,excel数据,前多列输入,最后输出四类标签,主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.可视化展示分类准确率。 模型描述 MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost...
matlab2022a 3.算法理论概述 支持向量机(SVM)和多层感知器(MLP)是两种常用的机器学习算法,它们在数据预测和分类任务中都有广泛的应用。下面将详细介绍这两种算法的原理和数学公式。 一、支持向量机(SVM) 支持向量机是一种二分类算法,其基本思想是在特征空间中找到一个最优超平面,使得该超平面能够将不同类别的数据...
思路是先基于核支持向量机(SVM)算法开发一个能够根据图片内容进行分类的脚本,所用到的数据集可以是当前公开的分类图片数据集,也可以是自行从网络上爬取的。除了算法实现,为了便于展示和训练,我们利用MATLAB的APP设计工具开发一个GUI系统界面,能够满足我们选择模型、图片、文件夹路径的需求,初始界面如上图所示。另外由于...