粒子群优化算法边坡危岩体稳定性评价是地质灾害防治的重要内容之一.传统的稳定性评价方法在求解复杂非线性问题时存在着精度较低,收敛速度慢等问题,为此,提出了一种基于GA-PSO混合优化支持向量回归(SVR)的边坡危岩体稳定性评价模型.首先,通过采集大量的实测数据和监测数据,建立了边坡危岩体的训练样本集;然后,将SVR算法...
基础设施投资预测——基于改进的GA—PSO算法下的V—SVR模型
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 ...
2021 基于 GA-SVR 的小样本数据缺失下的设备故障诊断 位晶晶,刘勤明,叶春明,李冠林 (上海理工大学 管理学院,上海 200093) 摘要:针对小样本数据缺失下的设备故障诊断问题,提出基于遗传算法优化支持向量回归的缺失数 据填补方法,以改善设备故障诊断效果.利用缺失数据所属变量的数据,训练遗传算法优化的支持 向量回归,得到...
51CTO博客已为您找到关于ga pso python代码的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及ga pso python代码问答内容。更多ga pso python代码相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
Finally, we obtain the predicted values of the oil future price series forecasted by the GA-SVR-GRNN hybrid deep learning algorithm. According to the simulation, the GA-SVR-GRNN hybrid deep learning algorithm achieves lower MSE, RMSE, MAE, and MAPE relative to the GRNN, GA-SVR, and PSO-...
混合粒子群算法GA-PSO是一种结合了遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)的优化算法。在解决旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)时,这种混合算法可以结合两种算法的优点,提高问题的求解效率和精度。
"粒子群优化与遗传算法在支持向量机参数优化中的应用:使用liv-SVM工具箱进行C和G参数选择的方法详解",粒子群优化支持向量机 遗传算法优化支持向量机 网格搜索 遍历法 PSO-SVM GA-SVM 。用liv-SVM工具箱,选择较好的C和G。 简单容易上手,替数据即可,有代码解释。 ,核心关键词:粒子群优化支持向量机(PSO-SVM); ...
Finally, the coordinates of the test points are regressed and predicted by the GA-SVR model. The simulation and experiment in the actual scene prove the effectiveness of the proposed method. The experimental results show that compared with PSO-SVR, GS-SVR, PLS-SVR, SVR and WKNN algorithms, ...
Hybridizing DEMD and Quantum PSO with SVR in Electric Load Forecasting Electric load forecasting is an important issue for a power utility, associated with the management of daily operations such as energy transfer scheduling, unit commitment, and load dispatch. Inspired by strong non-linear learning...