特征向量输入:将CNN提取的特征向量作为LSSVM的输入。 模型训练与预测:使用训练集数据训练LSSVM模型,并使用测试集数据评估模型的预测性能。训练完成后,可以使用训练好的模型对新输入的数据进行回归预测。 程序设计 完整代码:MATLAB实现CNN-LSSVM卷积神经网络结合最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测 %% 清空环境变量 ...
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...
最小二乘支持向量机用网上广为人知的LS-SVMlab工具箱。将下载的压缩包解压(注意不能解压到Matlab的安装目录下),在Matlab主页添加LS-SVM工具箱文件夹,之后就调用m函数就完事了。 首先照着官方的MatlabLS-SVM工具箱说明书测试了一下分类算法。按照个人的理解,所谓最小二乘支持向量机无非分为两部分:训练部分和测试部...
通过构建传递函数的逆模型可实现传感器的非线性校正,提高传感器的测量精度。本文针对实际问题,建立幂级数多项式补偿模型,并利用LS-SVM的回归算法辨识模型参数,实现传感器的非线性校正。 本文方法是现代技术(人工智能)和传统方法(最小二乘法)的一种结合,与神经网络为代表的人工智能方法不同,本文方法并没有利用非线性学习...
LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)是一种基支持向量机(SVM)回归方法,用于解决时序数据预测问题。LSSVM通过优化一个性方程组来求解模型的参数,从而实现时序数据的预测。 下面是基于LSSVM实现时序数据预测的一般步骤: 数据准备:准备用于训练和测试的时序数据。时序数据应包含输入和对应的目标输出。
简介:回归预测 | MATLAB实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇
三、LS-SVM工具箱函数使用方法 四、LS-SVM完整实现过程 4.1 使用参数的方法 4.2 使用接口的方法 五、重点是关于寻优的方法 六、多分类LS-SVM 一、机器学习中常用的一些名词 1.偏差与方差 偏差(bias):偏差是衡量期望预测值和真实值的偏离程度。即N次预测的平均值(也叫期望值),和实际真实值的差距。所以偏差bias...
LSSVM是一种基于支持向量机(SVM)的改进算法,它在传统SVM的基础上,将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束,从而简化了求解过程。LSSVM通过求解线性方程组来找到最优的超平面,实现了对数据的回归预测。由于其强大的非线性建模能力和良好的泛化性能,LSSVM在风电功率预测等复杂问题中得到了广泛应用。