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...
【基于BES-LSSVM秃鹰算法优化最小二乘支持向量机模型的多输入单输出回归预测 】基于BES-LSSVM秃鹰算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出数据回归预测,多指标(MAE、MSE、R2、RMSEP和RPD等)输出评价。 BES-LSSVM回归:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJuWlZZr PSO-LSSVM回归:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJW...
LSSVM的特性 1) 同样是对原始对偶问题进行求解,但是通过求解一个线性方程组(优化目标中的线性约束导致的)来代替SVM中的QP问题(简化求解过程),对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用; 2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程,与高斯过程(Gaussian processes),正则化网络(regularization networks)...
1 简介 为了提高短期电力负荷预测结果的准确性,该文提出了蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机(BA-LSSVM)的方法.该方法利用蝙蝠算法对最小二乘支持向量机的核函数参数进行优化,并用优化后的参数建立短期电力负荷预测模型.最后,将搜集到的某地区历史负荷数据输入模型,通过仿真结果分析,表明该方法具有一定的可行性和有效性...
模型构建：在高维空间中，LSSVM算法通过最小化正则化的平方损失函数来构建分类模型。正则化项可以帮助控制...
CPO-LSSVM【24年新算法】冠豪猪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。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZiVkp9u RIME-LSSVM回归预测 https://mbd.pub/o/bread/ZZiVkp9v SAO-LSSVM回归预测 ...
基于M LSSVM 模型的我国信用债风险预警研究目录一、内容描述...21.1 研究背景与意义...21.2 研究目的与问题...31.3 研究方法与数据来源...4二、文献综述...52.1 信用债
首先由线性模型ARIMA得出序列预测值t,与原序列值相减计算得到预测残差?着t: 然后用非线性模型LSSVM对残差序列进行建模: 其中,f(·)为非线性函数,?着t-n为t-n时刻的残差,?驻t为随机误差。 最后,残差序列经过非线性模型修正后得到t,相加得到最终结果: ...
该混合预测模型基于VMD(Variable Mode Decomposition)、CPA(Compressive Projection Algorithm)、KELM(Kernel Extreme Learning Machine)、IOWA(Improved Ordered Weighted Averaging)、CSA(Cross Similarity Analysis)和LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)等技术。其中,VMD是一种信号分解方法,可将一个信号分解为若干个...
基于核模糊聚类的多模型LSSVM 回归建模 李 卫,杨煜普,王 娜 (上海交通大学自动化系,上海200240)摘 要:针对大规模数据采用单模型回归存在精度差和计算量较大的问题,提出一种基于核模糊聚类的多模型最小二乘支持向量回归建模方法.该方法首先使用基于条件正定核的模糊C 均值聚类算法对数据集做出聚类划分;然后针对...