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...
第二部分是一个LS-SVMNAR模型,用于预测颚板中污垢积聚的演变情况已得到总结。污垢积累是通过热像仪获取的图像中出现的热区像素数量直接测量的。首先,我们使用10倍交叉验证和耦合模拟退火来选择模型参数。然后,我们对NAR模型进行了训练,并测试了其预测热点区域像素数量变化的能力。该模型在提前10步(约25秒)预测时...
主成分分析 (进行正交处理, 减少输入数据的维数, 所涉及到的函数有 prepca, trapca) 3 LS-SVM lab用于函数回归主要用到 3个函数, trainlssvm函数用来训练建立模型, simlssvm函数用于预估模型, plotlssvm函数是 LS-SVM lab工具箱的专用绘图函数。 ⛄ 部分代码 clc; disp('This is a simple demo, solving...
LSSVM通过求解一组线性方程得到支持向量和相应的权重。 模型预测:使用训练好的LSSVM模型对测试集数据进行预测。将测试集数据转化为特征向量,并利用模型计算出相应的预测值。 模型评估:通过比较预测值与真实值之间的差异,使用适当的指标(如均方根误差、平均绝对误差等)来评估模型的性能。 参数调优:根据模型评估结果,可...
本文提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)结合自适应带宽核密度估计(ABKDE)的多变量回归区间预测方法。该方法首先利用LSSVM建立多变量回归模型,然后利用ABKDE估计回归模型的残差分布,并根据残差分布构造区间预测。实证研究表明,该方法在预测精度和鲁棒性方面均优于传统的区间预测方法。
【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
将BEH-LSSVM模型与其他回归模型(包括LSSVM、支持向量回归(SVR)和随机森林(RF))在真实光伏数据集上进行比较。结果表明,BEH-LSSVM模型在预测精度和鲁棒性方面均优于其他模型。 讨论 BEH算法的引入有效地优化了LSSVM模型的参数,提高了模型的泛化能力和预测精度。BEH-LSSVM模型可以有效地捕捉光伏发电数据的非线性关系,...
3 LS-SVM lab用于函数回归主要用到 3个函数, trainlssvm函数用来训练建立模型, simlssvm函数用于预估模型, plotlssvm函数是 LS-SVM lab工具箱的专用绘图函数。 4 参数说明: A =csvread(′traindata. csv′); Ptrain0=A(:, [ 1:13] );Ttrain0=A(:, [ 14:16); ...
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...
【代码分享】基于最小二乘支持向量机(LSSVM)+自适应带宽核函数密度估计(ABKDE)的多变量回归预测 不会考研竞赛数学 公众号:New Power System预测和优化理论程序名称:基于最小二乘支持向量机结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归预测 (点预测+概率预测+核密度估计) 实现平台:matlab代码简介:基于最小二乘支持向量...