本文针对元谋干热河谷区土壤水分反演问题,利用PSO_GA组合优化的RBF神经网络构建了一种新的土壤水分反演模型。试验利用Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据,首先采取适用于研究区低矮植被覆盖类型的水云模型校正植被散射影响;然后将得到的...
本发明公开了一种基于PSO-GA-RBF-HOP的无线传感器网络定位算法.该算法包括如下几个步骤:步骤一,锚节点初始化,并计算条数平均距离;步骤二,跳数更新;步骤三,随机生成虚拟节点,生成训练样本;步骤四,用GA对PSO中的参数进行变异更新;步骤五,用GA-PSO优化RBF参数的具体步骤;步骤六,未知节点定位.本发明是在无线传感器...
完整源码和数据获取方式:私信回复MATLAB实现GA-RBF遗传算法优化径向基函数神经网络多输入单输出回归预测。 %% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 res = xlsread('data.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = randperm(103...
BBO-MLP 的分类精度在 main.m 文件末尾计算,并与 PSO、ACO、ES、GA 和 PBIL 的分类精度进行比较。最后绘制了各算法的收敛曲线和分类精度。 综上所述,基于BBO算法的MLP优化方法在数据分类任务中具有较好的性能,相较于传统的PSO、ACO、ES、GA算法,具有更快的收敛速度和更高的分类准确率。未来,我们将进一步研究BB...
PSO_GA_RBF预测系统评分: 在锂电池的放电,充电,SOC预测等方面均取得了不错得效果。 GA RBF2018-07-23 上传大小:5KB 所需:50积分/C币 youhua_SVM_PSO_demand_GA算法_optimization_源码.zip youhua_SVM_PSO_demand_GA算法_optimization_源码.zip 上传者:leavemyleave时间:2021-09-30 ...
固体氧化物燃料电池sofc 模糊控制,pid控制,模糊pid控制 自抗扰控制 bp-pid rbf-pid ga-pid pso-pid matlab simulink ,核心关键词:质子交换膜燃料电池(PEMFC); 热管理; 水管理; 进气控制; 固体氧化物燃料电池(SOFC); 模糊控制; PID控制; 模糊PID控制; 自抗扰控制; BP-PID; RBF-PID; GA-PID; PSO-PID;...
GA-RF和PSO-RF是对传统随机森林算法的改进和优化。它们通过遗传算法和粒子群优化算法来优化随机森林的参数和特征选择过程,以提高分类的准确性和泛化能力。 在GA-RF中,遗传算法被用于优化随机森林的参数。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法,通过模拟进化的过程来搜索最优解。在GA-RF中,遗传算法通过对随...
常见的核函数包括线性核、多项式核、高斯核(RBF核)等。 总结起来,SVM 的原理在于寻找一个最优的超平面或曲线,使得不同类别之间的间隔最大化,从而实现分类任务。它的优势在于能够处理高维数据、非线性问题,并且在一定程度上能够抵抗过拟合。 3.2 PSO-SVM 在将PSO应用于SVM的优化过程中,我们主要关注SVM的超参数,如...
在非线性情况下,SVM 可以通过引入核函数将数据从原始特征空间映射到高维特征空间,从而找到一个在高维空间中的超平面来进行分类。常见的核函数包括线性核、多项式核、高斯核(RBF核)等。 总结起来,SVM 的原理在于寻找一个最优的超平面或曲线,使得不同类别之间的间隔最大化,从而实现分类任务。它的优势在于能够处理高维数...
基于鹈鹕算法(POA)优化径向基神经网络(POA-RBF)的数据回归预测,多变量输入模型。 258 -- 0:51 App 粒子群算法PSO优化BP神经网络回归预测,PSO-BP回归预测,多变量输入模型。 210 -- 0:34 App 遗传算法(GA)优化极限梯度提升树XGBoost回归预测,GA-XGBoost回归预测模型,多变输入模型。 366 -- 0:40 App 遗传粒子...