protected: LSSVM *crossvalidator; public: bool bindCrossValidator(LSSVM *tester) { if(tester.getVectorSize() == VectorSize) { crossvalidator = tester; return true; } return false; } void crossvalidate(LSSVM_Error &result) { const int vectorNumber = crossvalidator.getVectorNumber(); double ou...
LSSVM算法是一种基于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的回归算法。与传统的回归算法不同,LSSVM算法不是直接求解模型的参数,而是通过求解一组线性方程组来得到模型的参数。LSSVM算法的优点在于具有较高的预测准确性和较强的泛化能力,同时也能够处理高维数据。但是,LSSVM算法在处理大量数据时需要较长的训练时...
% >> bay_lssvm({X,Y,type,gam,sig2,kernel,preprocess}, level, type) % >> bay_lssvm({X,Y,type,gam,sig2,kernel,preprocess}, level, type, nb) % % X : N x d matrix with the inputs of the training data % Y : N x 1 vector with the outputs of the training data % type :...
plotlssvm ({P, T, type, gam, sig2, ′RBF _ kernel ′,′preprocess′}, {alpha, b})plotlssvm函数是 LS-SVM 工具箱特有的绘图函数, 和 plot函数原理相近。 simlssvm函数也是 LS-SVM 工具箱的重要函数, 其中的参数如上述所示, 原理类似于神经网络工具箱中的 sim 函数。 通过调用 trainlssvm函数和...
LSSVM,SSA-LSSVM,VMD-LSSVM,VMD-SSA-LSSVM四种算法做短期电力负荷预测,做对比。 结果分析-lssvm 均方根误差(RMSE):0.79172 平均绝对误差(MAE):0.4871 平均相对百分误差(MAPE):13.079% 结果分析-ssa-lssvm 均方根误差(RMSE):0.64591 平均绝对误差(MAE):0.44097 ...
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:训练部分和测试部分。要求我们调用工具箱之前,要先具备电机运行过程中产生的训练集和测试集。训练集尽量准备尽可能多的样本,以下为例程: ...
首先用小波变换提取特征数据,然后用最小二乘支持向量机进行分类,仿真实验表明该算法具有检测时间短、检测率高和误报率低的优点,它为事件检测提供了一种切实可行的新思路。关键词:高速公路;事件检测;小波变换;LS-SVM文章编号:1002-8331(2007)01-0229-03文献标识码:A中图分类号:TP391基金项目:广东省自然科学基金...
【回归预测】基于matlab麻雀算法优化LSSVM回归预测【含Matlab源码 1128期】(1)如需代码可扫描视频里QQ二维码;(2)代码运行版本Matlab 2019b或2014a(3)其他仿真咨询1 期刊或参考文献复现;2 Matlab程序定制;3 科研合作;, 视频播放量 1278、弹幕量 0、点赞数 7、投硬
GA-LSSVM是一种使用遗传算法优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)进行回归预测的方法。LSSVM是一种非常常用的机器学习方法,它可以用于回归和分类问题。 在传统的LSSVM中,模型的参数是通过最小化目标函数来确定的。而在GA-LSSVM中,遗传算法被用来搜索最优的参数组合。遗传算法是一种...
总结起来,基于正余弦算法优化的最小二乘支持向量机(SCA-lssvm)是一种有效的风电预测算法。它通过优化SVM模型中的参数,提高了模型的性能。在实际应用中,我们可以根据具体问题的需求,调整算法的参数和优化策略,以获得更好的预测结果。希望这篇文章能够对风电预测算法的研究和应用有所启发。