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...
>> Ytest = simlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'},{alpha,b},Xt); %自定义适应度函数 >> Evaluation = Yorg.'*Ytest 根据仿真结果: 准确率100%,并初步掌握了适应度函数的获取方法,对适应度函数有了一定的概念,为下一步撰写GA遗传算法奠定基础,下一步自然是尝试一下回归算法。 %首先同样建立...
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...
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能力逼近模型的输入-输出特性;而是利用LS-SVM线性回归算法进行模型参数辨识,...
1.LSSVM最小二乘支持向量机+NSGAII多目标优化算法,工艺参数优化、工程设计优化!(Matlab完整源码和数据) 多目标优化是指在优化问题中同时考虑多个目标的优化过程。在多目标优化中,通常存在多个冲突的目标,即…
SO-LSSVM是一种结合了SQ优化(Snake Optimizer, SO)与最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)的分类预测方法。SO用于优化LSSVM的参数,以提高模型的分类性能。 应用使用场景 图像分类 医学诊断 生物信息学 财务风险评估 其他需要高精度分类的领域 ...
从表2可以得出,由于训练数据和测试数据采自不同的数据集,网格搜索和LWDPSO算法的检测率较低,误报率和漏报率较高;采用并行PSO算法对LSSVM进行参数寻优所建立的入侵检测模型检测率、误报率和漏报率都优于其他两种算法参数寻优后所建立的模型。 本文给出并分析了基本PSO算法和LWDPSO算法的定义及特点。提出并行PSO算...
基本介绍 Matlab实现GA-LSSVM遗传算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测(完整源码和数据) 1.Matlab实现GA-LSSVM遗传算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测(完整源码和数据); 2.评价指标…
1)算法局部搜索能力较差,搜索精度不高; 2)算法容易陷入局部最优,无法获取全局最优近似解。 二、LSSVM(最小二乘支持向量机) 1.LSSVM介绍 最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进,它是将传统支持向量机中的不等式约束改为等式约束,且将误差平方和(SumSquaresError)损失函数作为训练集的经验损失,这样就把解二...
13 p. 基于优化多核的LSSVM脉动风速预测方法 11 p. 基于反时限混沌郊狼优化算法的BP神经网络参数优化_刘威 9 p. 基于变异反向学习郊狼优化算法的光伏智能边缘终端优化配置方法 90 p. 基于郊狼算法的阵列天线综合 118 p. 结构优化设计中郊狼优化算法的研究与应用 52 p. 基于LSSVM的多标签分类算法 6 ...