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...
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...
参数调优:根据模型评估结果,可以调整LSSVM模型中的参数,重新进行训练和预测,以提高预测精度。 通过以上步骤,基于LSSVM的时序数据预测模型可以对未来的数据进行预测。需要注意的是,LSSVM模型的性能和预测效果可能受到数据质量、特征提取方法和参数选择等因素的影响,因此在实际应用中需要进行适当的调试和优化。 ⛄ 部分代...
>> [gam,sig2] = tunelssvm({X,Y,type,[],[],'RBF_kernel'},'simplex','leaveoneoutlssvm',{'mse'}); %训练得到alpha,b >> [alpha,b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'}); %得到拟合曲线 >> plotlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'},{alpha,b}); %生成测试...
轴承退化过程预测在工业中极为重要,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)和优化的LS-SVM方法实现轴承退化预测的新方法。首先,采用时域、频域、时频域特征提取方法从质量振动信号中提取原始特征;由于提取的原始特征仍然具有高维且包含冗余信息,采用多特征融合技术PCA对原始特征进行合并降维,提取出典型的敏感特征;然后,基于提...
在标准支持向量机 SVM 学习神经网络的基础上将最小二乘支持向 量机 LS-SVM 与递归神经网络相结合提出一种新的最小二乘支持向量机学习神 经网络该网络直接采用Lagrange 乘子进行训练消除了标准SVM 神经网络中的线 性部分可用于进行分类和回归学习并且其拓扑结构更适合于用简单的硬件模拟 电路实现对两种网络的稳定性...
针对电力负荷随机性、波动性以及非线性因素所导致预测精度不高等问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与麻雀搜索算法(SSA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)短期负荷预测模型。该方法首先借助VMD将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模态函数(IMF)和残差分量(Res),然后对各分量建立不同的LSSVM预测模型并利用SSA进...
简介: 【回归预测-LSSVM预测】基于PSO和PSR结合LSSVM实现数据回归预测附matlab代码 1 内容介绍 轴承退化过程预测在工业中极为重要,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)和优化的LS-SVM方法实现轴承退化预测的新方法。首先,采用时域、频域、时频域特征提取方法从质量振动信号中提取原始特征;由于提取的原始特征仍然具有高维...
摘要 本发明公开了一种LS-SVM分类与回归学习递归神经网络硬件电路及其实现方法,该方法将LS-SVM与递归神经网络相结合,推导出描述神经网络的动态方程及其拓扑结构,并进一步建立了实现上述递归神经网络的硬件电路,从而用硬件电路对最小二乘支持向量机算法进行实现。本发明所述的LS-SVM分类与回归学习递归神经网络与以往出现的...
摘要 基于运行时重构的LS-SVM算法FPGA实现方法,涉及到时间预测和FPGA的应用技术领域。该方法在FPGA内设置静态逻辑区和重构区,在静态逻辑区采用PowerPC440作为系统主控器,采用例化为PLB设备的ICAP接口作为配置接口,采用内部的blockRAM作为PowerPC440的程序和数据存储区;PowerPC440通过MPMC接口与DDR2RAM连接,用于控制DDR2...