4. 模型预测。 在得到模型参数b和α后,对于新的输入样本x_new可以通过预测函数f(x_new) = ∑_i = 1^N α_i K(x_i, x_new) + b进行预测,得到对应的输出值。 LSSVM 通过简化传统 SVM 的优化问题,在保持良好泛化能力的同时,提高了计算效率,使其在许多领域得到了广泛应用。©...
本文在前人研究的基础上,将现代方法与传统方法相结合,提出一种利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的回归算法/辨识传感器非线性逆模型的新方法,最后,通过铂铑30-铂铑6热电偶(B型)非线性校正实例,验证了上述结论。 1、传感器非线性校正原理 大多数传感系统都可用y=f(x),x∈(ξ...
网格搜索、LWDPSO算法和并行PSO算法分别对LSSVM的参数寻优,并建立各自的模型,对测试数据集进行了检测。实验结果如表2所示。 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...
【24年新算法】CTCM-LSSVM部落竞争与成员合作算法优化最小二乘支持向量机回归预测,CTCM-LSSVM回归预测,多变量输入模型。部落竞争与成员合作算法优化算法Competition of Tribes and Cooperation of Members Algorithm (CTCM) ,借鉴人类群体竞争和成员合作行为。该算法于2024年11月最新发表在JCR 1区,中科院1区SCI期刊 ...
【25年新算法】CPO-LSSVM,中华穿山甲算法优化最小二乘支持向量机回归预测,CPO-LSSVM回归预测,多变量输入模型。中华穿山甲优化算法Chinese Pangolin Optimizer,CPO。灵感来自于中华穿山甲独特的狩猎行为。该算法于2025年2月最新发表在JCR2区,中科院3区SCI期刊 Journal of Supercomputing 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE...
LSSVM用于回归任务 1) 问题描述 LSSVM的弊端 注意到解决分类任务时,在求解最优化过程中得到α i = γ e i \alpha_{i}=\gamma{e_{i}}αi=γei,由于拉格朗日乘子法中对应于等式约束的拉格朗日乘子α i ≠ 0 \alpha_{i}\neq{0}αi̸=0,因此全部训练样本...
摘要:故障定位在长距离高压直流输电系统中起着至关重要的作用.针对线路衰减系数计算不准和二次波头难以捕捉的问题,提出了一种改进鹈鹕优化算法(IPOA)优化最小二乘支持向量(LSSVM)的故障定位模型.根据行波衰减原理,推导故障距离和线路两端线模...
1、LR采用log损失,SVM采用合页损失。 2、LR对异常值敏感,SVM对异常值不敏感。 3、在训练集较小时,SVM较适用,而LR需要较多的样本。 4、LR模型找到的那个超平面,是尽量让所有点都远离他,而SVM寻找的那个超平面,是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离,即只用到那些支持向量的样本。
6. LSSVM (Least Squares Support Vector Machine):最小二乘支持向量机是一种用于分类和回归分析的机器学习算法,它基于支持向量机(SVM)框架,使用最小二乘法来优化模型。 这些方法和模型被整合在一起,形成了一个用于碳排放混合预测的复合模型。这种综合方法的目的是提高预测精度和鲁棒性,从而更好地理解和预测碳排放...
LS-SVM模型选择的秩准则及其比较