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。 遗传算法优化 SVMGA() print(datetime.now()-start) SVM_ACO_Points 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。 ANFIS...
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...
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...
基于GA—SVR的数据采集算法
00:00/00:00 Python遗传算法GA优化SVR支持向量回归、ANFIS预测证券指数ISE数 tecdat拓端发布于:浙江省2024.07.22 23:13 +1 首赞 Python遗传算法GA优化SVR支持向量回归、ANFIS预测证券指数ISE数
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 ...
【摘要】首先全面分析了基础设施投资的影响因素.然后将改进的GA-PSO算法应用于V-SVR模型的参数寻优过程中,并结合有效的输入样本进行模型训练,构建了基于改进的GA-PSO算法的基础设施投资预测V-SVR模型.最后利用1985-2011年广州市基础设施投资的面板数据,对该模型的预测效果进行验证.结果表明:该预测模型的参数寻优效率和...
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...
基础设施投资预测——基于改进的GA—PSO算法下的V—SVR模型
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...