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...
ANFIS模型:遗传算法优化后的ANFIS ANFISGA() print(datetime.now()-start) 结论与展望 本文通过应用多种机器学习技术,对证券交易所的历史数据进行了深入分析和预测。实验结果表明,SVR和ANFIS模型在预测ISE指数方面具有显著效果。未来工作可以进一步探索更多先进的机器学习算法,如深度学习模型,以及结合更丰富的数据源,以进...
本发明的基于GA‑SVR算法森林生物量的估测方法,提出的GA‑SVR算法共输入13个特征和8组参数,对研究区域的森林生物量进行了估测,本发明公开的GA‑SVR方法的估计精度明显高于SVR+GA算法和GA+GridSVR算法,GA‑SVR算法同步优化了参数和特征,为森林生物量估计提供了更好的性能。 (19)国家知识产权局 (12)发明...
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...
接着,为了由脉搏波特征值实现脉搏传播时间和血压的预测,本文建立了遗传算法结合支持向量回归模型(GA-SVR)。为获取训练所需数据集,利用搭建的弯曲光纤传感系统获取桡动脉脉搏波的波形并提取特征值、利用心电传感器(ECG)和PPG传感器获取脉搏传播时间,利用血压计获取血压。实验过程中共采集了150名志愿者的生理数据,完成了...
模型构建与训练支持向量回归(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...
基于GA—SVR的数据采集算法
为了减少节点间的通信数据量, 降低无线传感器网络的通信能耗,提出一种基于GA-SVR的数据采集算法。通过构建感知数据预测模型,用节点的预测数据表示实际监测值,并能自主决策是否 进行实测数据的传输。仿真实验结果表明,该感知数据预测模型预测结果准确率高,能有效地减少节点之间的数据通信量,降低网络的总能量消耗,延长网络的...
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...