Matlab实现过程 12:03 034_基于偏最小二乘算法(PLS)的数据分类预测 Matlab实现过程 09:56 035_基于偏最小二乘算法(PLS)的时间序列预测 Matlab实现过程 11:38 036_基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的数据回归预测 Matlab实现过程 11:56 037_基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的数据分类预测 Matlab实现过程 15:29...
本文提出了一种基于卷积神经网络和最小二乘支持向量机的短期用水量回归预测模型,称为CNN-LSSVM。该模型利用CNN提取时序数据中的特征,并使用LSSVM进行回归预测。实验结果表明,CNN-LSSVM模型在短期用水量预测任务上取得了优异的性能,优于传统方法和现有深度学习模型。 CNN-LSSVM模型可以为水资源管理和城市规划提供准确的...
LSSVM 是在SVM 基础上的改进,它采用最小二乘线性方程作为其损失函数,用等式约束代替了标准支持向量机中的不等式约束。这样,将二次规划问题转化为求解线性方程组,简化了计算复杂程度,提高了算法的收敛速度,有助于对具有非线性特性短期电力负荷的有效拟合。具体步骤如下。 设给定一组训练样本集: LSSVM 的核心原理是...
CPOS-LSSVM 模型将最小二乘支持向量机(LSSVM)与豪猪算法相结合。LSSVM 是一种监督学习算法,具有较好的泛化能力和鲁棒性。豪猪算法是一种新型的元启发式算法,具有较强的全局搜索能力和收敛速度。 本文首先对原始用电需求数据进行预处理,包括缺失值填充、数据归一化等。然后,利用豪猪算法优化 LSSVM 模型的参数,包括...
1 概述 LSSVM的特性 1) 同样是对原始对偶问题进行求解,但是通过求解一个线性方程组(优化目标中的线性约束导致的)来代替SVM中的QP问题(简化求解过程),对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用; 2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程,与高斯过程(Gaussian processes),正则化网络(regularization networks)和费雪判别...
多维时序 | MATLAB实现BP、SVM、LSSVM多变量时间序列负荷预测(考虑历史特征的影响,多指标、多图输出)。 1.Matlab实现BP、SVM、LSSVM多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2018b; 3.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;
基于最小支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)可以用于时序数据预测,以下是一种可能的实现步骤: 数据准备:将时序数据按照一定的时间顺序进行排序,并将数据集划分为训练集和测试集。 特征提取:根据具体问题,选择合适的特征提取方法来将时序数据转化为特征向量。常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波...
LSSVM回归原理: LSSVM回归是一种非参数化模型,它使用支持向量机的思想进行回归分析。与传统的线性回归模型不同,LSSVM回归通过引入核函数来将数据映射到高维特征空间,从而实现非线性回归。其基本原理如下: 1. 核函数选择: LSSVM回归的核心在于选择合适的核函数。常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等...
一般方法难以高效地实现诊断故障冲击成分的特征提取,本文借助最大相关峭度(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)对滚动轴承故障信号进行特征提取,并提出利用改进的布谷鸟搜索(Improved Cuckoo Search,ICS)算法优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)参数,将优化后的LSSVM用于滚动轴承...
关键字: LS-SVM, SOM-LS-SVM, SOM 概述 在本文中,我们将继续讲述预测时间序列的算法。 在第 1 部分中,我们曾述及预测经验模式分解(EMD),和统计分析时间序列的指标 TSA。 在第二部分中,我们要研究的对象是支持向量机(SVM),其一版本名为最小二乘支持向量机(LS-SVM)。 该技术尚未在 MQL 中实现。 但是首先...