HHO是一种基于仿生学的优化算法,它模拟了哈里斯鹰在捕食过程中的行为,通过不断地搜索和迭代来寻找最优解。通过将HHO与lssvm算法相结合,我们可以得到更准确和可靠的风电预测结果。 下面是基于哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机HHO-lssvm的数据回归预测算法流程: 收集风速、风向等气象因素的历史数据,并将其划分为训...
哈里斯鹰优化算法最小二乘支持向量机核主成分分析为提高滚动轴承剩余寿命预测精度,提出一种基于集合经验模态分解-核主成分分析(EEMD-KPCA)和改进的哈里斯鹰优化-最小二乘支持向量机(IHHO-LSSVM)的滚动轴承剩余寿命预测模型.首先,使用集合经验模态分解方法对原信号进行分解,根据相关系数和峭度值选取合适的本征模态函数...
哈里斯鹰HHO优化LSSVM模型,建立多特征输入单个因变量输出的拟合预测模型。 程序内注释详细直接替换数据就可以用。 不会替换数据的可以指导免费指导如何替换数据。 。 ID:5440678615474895
Finally, the adaptive boundary harris hawk algorithm (ABHHO) is used to optimize the hyperparameters of the least squares support vector machine (LSSVM), and a prediction model for the thermal error based on ABHHO-LSSVM is established, which improves the prediction accuracy. The proposed method...