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...
GA-LSSVM(Genetic Algorithm-Least Squares Support Vector Machine)是一种基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine)用于多输入单输出回归预测的方法。 遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法,它通过模拟遗传、交叉和变异等操作来搜索最优解。在GA-LSSVM中,遗传算法用于搜索最优...
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...
1.4 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,因此全部训练样本都会被作为支持向量来看待,这就会导致其丧失SVM原有的稀疏性质,但是...
LSSVM 模型中的参数选择对模型的影响较大,采用鸽群优化算法进行模型参数的全局选优,用历史负荷数据和天气气象因素作为输入,建立优化电力负荷预测模型进行仿真.利用 PIO- LSSVM 模型对华东某市电力负荷进行验证分析.实验结果表明:鸽群算法优化的LSSVM 模型相比 LSSVM 具有更高的预测精度. ...
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...
1、最小二乘支持向量机LSSVM基本原理 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,这样就把解二次规划问题转化为求解线性方程组问题, 提高求解问题的速度和收敛精度。
LSSVM,SSA-LSSVM,VMD-LSSVM,VMD-SSA-LSSVM四种算法做短期电力负荷预测,做对比。 结果分析-lssvm 均方根误差(RMSE):0.79172 平均绝对误差(MAE):0.4871 平均相对百分误差(MAPE):13.079% 结果分析-ssa-lssvm 均方根误差(RMSE):0.64591 平均绝对误差(MAE):0.44097 ...
传统的SVM模型在处理复杂、高维、非线性的数据时,往往存在一定 的局限性。为了解决这个问题,本文提出了一种基于灰狼算法的带松 弛变量的支持向量机(LSSVM)模型,用于惯组建模预测。 二、灰狼算法与LSSVM的结合 灰狼优化算法是一种基于群体智能的优化算法,其灵感来源于灰狼的 ...
首先照着官方的MatlabLS-SVM工具箱说明书测试了一下分类算法。按照个人的理解,所谓最小二乘支持向量机无非分为两部分:训练部分和测试部分。要求我们调用工具箱之前,要先具备电机运行过程中产生的训练集和测试集。训练集尽量准备尽可能多的样本,以下为例程: ...