支持向量回归(SVR) 采用RBF核函数的SVR模型对数据进行训练,通过调整C和epsilon参数优化模型性能。此外,还尝试使用遗传算法(GA)对SVR的参数进行全局优化,进一步提升预测精度。 自适应神经模糊推理系统(ANFIS) 构建ANFIS模型,通过构造高斯型隶属函数并训练模型,实现对ISE指数的模糊推理预测。同样,使用遗传算法对隶属函数的si...
SVR模型:在遗传算法优化参数后,SVR模型的预测性能显著提升,尤其是在解释方差得分和R²得分方面表现优异。 SVMEvaluate(svr_model, x_test, y_test) 遗传算法优化 SVMGA() print(datetime.now()-start) SVM_ACO_Points SVMEvaluate(svr_model, x_test, y_test) ANFIS模型:通过遗传算法优化隶属函数参数,ANFIS...
SVMEvaluate(svr_model, x_test, y_test) ANFIS模型:通过遗传算法优化隶属函数参数,ANFIS模型在模糊推理预测中展现了良好的适应性和准确性,特别是在处理非线性关系时表现突出。 ANFISEvaluate(anf, x_test, y_test) ANFIS模型:遗传算法优化后的ANFIS ANFISGA() print(datetime.now()-start) 结论与展望 本文通过...
此外,还尝试使用遗传算法(GA)对SVR的参数进行全局优化,进一步提升预测精度。自适应神经模糊推理系统(ANFIS)构建ANFIS模型,通过构造高斯型隶属函数并训练模型,实现对ISE指数的模糊推理预测。同样,使用遗传算法对隶属函数的sigma参数进行优化,提高模型的适应性和准确性。 模型评估评估指标采用解释方差得分(explained variance s...
SVR+遗传算法 血压和脉搏传播时间摘要 随着生活水平的提高和老龄化的加深,心血管疾病患病率呈上升趋势,严重影响了人们的健康。智能监测设备和可穿戴设备为人们的日常生理信号监测提供了便利,为疾病的诊断和预防提供了重要的临床参考价值。当前用于人体脉搏、心率和血氧信号的监测设备如智能手环、智能手表均是基于光电容积脉...
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基于GA—SVR的数据采集算法
变形耦合效应的叶片铣削加工有限元仿真模型;其次,以辅助支撑布局作为设计变量,最大加工弹性变形和整体弹性变形均方差作为布局优劣评价指标,采用拉丁超立方试验设计和有限元仿真模型计算评价指标并生成样本集,再以支持向量机回归(SVR)对样本集进...
[4] 何云山, 王占刚. 基于RF-GA-SVR算法预测某地的土壤重金属污染情况[J]. 现代电子技术, 2021, 44(21):5. [5] 贾悦, 苏永军, 张冉,等. 气象资料受限条件下BP神经网络优化模型模拟参考作物蒸散量:以京津冀地区为例[J]. 中国农业气象, 2022, 43(1):16. ...
算程序。将这两种算法运用于同样的隧道工程三维弹塑性模型参数的智能辨识,数值算例表明改进的GA-SVR算 法较GA-BP算法可以取得更高的辨识精度和更好的计算效率,可运用于类似岩土工程计算参数的辨识。 关键词:隧道工程;数值计算;参数辨识;支持向量回归;遗传算法 ...