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...
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...
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...
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...
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基于GA—SVR的数据采集算法
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 ...
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...
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...