基于ARIMA-GWO-SVR组合模型的线损率时序预测
简介: Python实现GWO智能灰狼优化算法优化支持向量机回归模型(svr算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 灰狼优化算法(GWO),由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感...
SVR模型在线性函数两侧制造了一个“间隔带”,对所有落入到间隔带内的样本不计算损失,也就是只有支持向量才会对其函数模型产生影响,最后通过最小化总损失和最大化间隔来得出优化后的模型。回归的目的是得到一个能够尽量拟合训练集样本的模型,通常用的方法是构建一个样本标签与模型预测值的损失函数,使损失函数最小化从...
#matlab#GWOSVR#时间序列预测#参数优化2-168基于matlab的灰狼算法GWO优化支持向量回归SVR,SVR的超参数主要是依靠经验自行设定,难以使模型获得较佳的性能,GWO算法优点是收敛性强,参数较少且易于实现,适合用于参数优化领域。借助灰狼优化算法来优化SVR超参数,进而提高PM2.5数据预测精度。程序已调通,可直接运行。
并利用眼动追踪技术进行文化意象认知实验,获取被试生理认知数据并对其进行单因素方差分析,进而得到文化意象预测模型的眼动指标参数数据集;其次,引入基于DE算法的差分进化策略以弥补GWO搜索过程陷入停滞状态的问题;再次,利用改进后的GWO算法对SVR模型的参数C和g进行寻优;最后利用构建的DE-GWO-SVR模型实现对文化意象认知的...