KPCA-IDBO-LSSVM方法是一种基于KPCA和改进蜣螂算法的LSSVM优化方法,它通过将KPCA和改进蜣螂算法结合起来,从而得到更好的分类预测性能。具体来说,KPCA-IDBO-LSSVM方法首先利用KPCA将原始数据映射到高维空间中,然后利用改进蜣螂算法对LSSVM进行优化。实验结果表明,KPCA-IDBO-LSSVM方法在处理高维数据时具有更好的分类预...
最小二乘支持向量机(LSSVM)是一种常用的机器学习方法,可以用于交通流回归预测。然而,传统的LSSVM参数优化方法可能会陷入局部最优解。为了解决这个问题,本文提出了一种基于贝叶斯优化算法的BO-LSSVM方法,通过自动调整模型参数,提高了交通流预测的准确性和稳定性。 BO-LSSVM算法的实现步骤如下: 数据准备:收集并准备用...
1.Matlab基于BO-LSSVM贝叶斯优化最小二乘支持向量机数据多变量时间序列预测(完整源码和数据) 2.贝叶斯算法最小二乘支持向量机,优化RBF 核函数gam和sig; 3.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多…
1.多特征输入单输出,回归预测,MATLAB实现BO-LSSVM贝叶斯优化算法优化最小二乘支持向量机数据回归预测(多指标,多图)。 2.可直接运行 注释清晰 Matlab可直接运行 注释清晰 可直接运行 Matlab,评价指标包括: R2、MAE等,优化RBF核函数的sig和gam。 3.程序语言为matlab,运行环境matlab2018b及以上。 4.代码特点:参数化...
Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析和改进蜣螂优化算法优化最小二乘支持向量机分类预测(可用于故障诊断等方面)MATLAB代码,运行环境matlab2018及以上。 ❶含LSSVM、DBO-LSSVM、IDBO-LSSVM、KPCA-IDBO-LSSVM,四个模型的对比。经过降维后利用改进蜣螂算法优化LSSVM参数为:sig,gamma。
为实现转炉终点钢水磷含量的精准预报,首先采用核主成分分析(KPCA)对数据进行降维处理,再提出改进的蜣螂优化算法(IDBO)来优化最小二乘支持向量机(LSSVM),最后建立KPCA-IDBO-LSSVM预测模型来进行转炉终点钢水磷含量预测.将KPCA-IDBO-LSSVM终点磷含量预测结果与LSSVM,IDBO-LSSVM以及多种其他模型进行对比,结果表明,...
ʚ◡̈⃝ɞ 与时光同行,总是要开心与微笑的- ̗̀(๑ᵔ⌔ᵔ๑)੭𖠚ᐝ ʚ◡̈⃝ɞ 与时光同行,总是要开心与微笑的- ̗̀(๑ᵔ⌔ᵔ๑)੭𖠚ᐝ 10 给生活加点糖 给生活加点糖 14 谁把谁真的当真,谁为谁心疼 谁把谁真的当真,谁为谁心疼 10 ☀}️Go...
Matlab实现BO-LSSVM贝叶斯算法优化最小二乘支持向量机时间序列预测(完整源码和数据) 1.data为数据集,单列时间序列数据,excel数据,方便替换。 2.main.m为程序主文件,其余为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MAE、MAPE、RMSE和R2,可在下载区获取数据和程序内容。