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。©...
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。 5、对非线性问题的处理方式不...
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...
针对纵横波原始地震属性特征提取难度大及单一模型预测能力不足的问题,本研究提出了一种传统机器学习模型和深度学习模型相结合的集成学习气藏敏感特征提取及分布预测方法。该方法采用端到端的算法结构,直接对原始纵横波地震属性数据进行特征提取,...
b. 由于对每个样本点采用了等式约束,因此对松弛向量不施加任何约束,这也是LSSVM丢失稀疏性的重要原因; c. 通过解决等式约束以及最小二乘问题,使得问题得到进一步简化。 LSSVM用于回归任务 1) 问题描述 ...
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...
具体来说,可以采用改进的Least Squares SVM(LSSVM)模型来进行参数辨识,以提高模型的准确性和鲁棒性。 LSSVM是一种基于SVM的回归模型,通常用于解决非线性回归问题。它通过最小化成本函数来求解模型的参数,同时避免了原始SVM模型中的二次规划问题。然而,在实际应用中,LSSVM模型仍然存在一些问题,如参数选择困难、模型过...
基于ELM和LSSVM客流量预测模型 摘要:涉及一种基于滚动式地铁人流量混合预测方法,采用的是双预测算法,双预测通道的模式;双预测方法指的是预测用到了ELM神经网络和LSSVM两种算法混合组成。双预测通道指的是采用两个不同的滚动序列基数进行预测。最后根据不同方式确定权重大小,并且得到混合预测数据模型。 关键词:ELM;LS...
【24年新算法】ESC-LSSVM,逃离算法优化最小二乘支持向量机回归预测,ESC-LSSVM回归预测,多变量输入模型。逃离优化算法Escape Algorithm,ESC。受人群疏散行为的启发的元启发式优化算法,该算法于2024年11月最新发表在JCR1区,中科院2区Top SCI期刊 Artificial Intelligenc