one_svm=a/b disp('优化后的训练集均方根误差') rmse_svm0=sqrt(mse(predict_tr-T_train)) disp('优化后的测试集均方根误差') rmse_svm=sqrt(mse(predict1-T_test)) disp('优化后的均方误差') mse_pso_svm=mse(predict1-T_test) disp('优化后的平均相对误差') mre_pso_svm=sum(abs(predict1-...
为了实现对大量的网络信息的正确分类以便使用户迅速获取所需信息,提出一种新的网页内容分类算法,该算法将粒子群算法(PSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合起来,利用粒子群算法良好的寻优能力优化LSSVM的分类性能。在由新闻网页文本构成的数据集上的仿真实验结果表明,PSO和LSSVM融合的算法能够有效提高LSSVM的分类性能,...
model = svmtrain(t_train, p_train, cmd); ?
error_svm=abs(predict0-T_test)./T_test*100;%测试集每个样本的相对误差 plot(error_svm,'r-*') xlabel('样本编号') ylabel('收盘价相对误差/%') if t==0 title('线性核SVM预测的误差') elseif t==1 title('多项式核SVM预测的误差') else title('RBF核SVM预测的误差') end grid on img =gcf...
准确预测光伏电站输出功率,是促进光伏并网发电,提高电网运行稳定性的主要途径之一.该文提出一种基于粒子群算法最小二乘支持向量机(particle swarm optimization and least squares support vector machine,PSO-LSSVM)的日前光伏功率预测方法,该方法首先利用粒子群算法的全局搜索能力来获取最小二乘支持向量机的惩罚因子和核...
准确预测光伏电站输出功率,是促进光伏并网发电,提高电网运行稳定性的主要途径之一.该文提出一种基于粒子群算法最小二乘支持向量机(particle swarm optimization and least squares support vector machine,PSO-LSSVM)的日前光伏功率预测方法,该方法首先利用粒子群算法的全局搜索能力来获取最小二乘支持向量机的惩罚因子和核...
本文涉及一种基于自适应粒子群的最小二乘支持向量机预测方法,该方法根据群体的收敛程度和个体的适应值来调整惯性权重,加快训练速度,利用该算法迭代求解LSSVM中出现的矩阵方程,避免矩阵求逆,节省内存,并求得最优解.该方法可以有效简化训练样本,提高训练速度,且分类精度良好,收敛速度快,有很好的泛化能力.解决了预测时特...
为了实现对大量的网络信息的正确分类以便使用户迅速获取所需信息,提出一种新的网页内容分类算法,该算法将粒子群算法(PSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合起来,利用粒子群算法良好的寻优能力优化LSSVM的分类性能。在由新闻网页文本构成的数据集上的仿真实验结果表明,PSO和LSSVM融合的算法能够有效提高LSSVM的分类性能,...