4) 使用了贝叶斯推断(Bayesian inference); 5) 可以拓展到非监督学习中:核主成分分析(kernel PCA)或密度聚类; 6) 可以拓展到递归神经网络中。 2 运行结果 主函数部分代码: % dot(x1) = a * (x_2 -x_1) % dot(x_2) = x_1 * (b- x_3) - x_2 % dot(x_3) = x_1 * x_2 -c* x_...
实现平台:matlab 代码简介: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),导入数据即可,无需任何调试。代码具有一定创新性,注释详细!使用Least Squares Support Vector Machines (LSSVM) 进行回归预测有几个优势: 对噪声数据具有较强的鲁棒性:LSSVM 通过引入松弛...
Matlab代码实现过程 09:23 015_基于径向基函数(RBF)神经网络的时间序列预测 Matlab代码实现过程 13:01 016_基于BP神经网络的多输出数据回归预测 Matlab代码实现过程 12:30 017_基于卷积神经网络(CNN)的数据回归预测 Matlab代码实现过程 25:11 018_基于卷积神经网络(CNN)的数据分类预测 Matlab代码实现过程 18:24 ...
[1]周霞. 基于LSSVM的两种分类器的实现与比较[J]. 电脑知识与技术, 2011(10X):3. 博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
Matlab实现BO-LSSVM贝叶斯算法优化最小二乘支持向量机时间序列预测(完整源码和数据) 1.data为数据集,单列时间序列数据,excel数据,方便替换。 2.main.m为程序主文件,其余为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MAE、MAPE、RMSE和R2,可在下载区获取数据和程序内容。
functionpop2 = decodechrom(pop,spoint,length) % 输入为初始种群pop,截取点spoint,截取长度length % 输出为染色体十进制解码值pop2 % pop1为矩阵pop的截取矩阵,用以提取独立参数的基因 % pop2调用了解码函数decodebinary % 编写于2020.11.27 written by Benedictor_Xu ...
写到这里,GA-LSSVM的MATLAB算法基本实现了,接下来的步骤就是读取外转子无铁心无轴承永磁同步电机的运行数据,并用该工具箱拟合逆系统,将拟合好的模型放到simulink里面,与原系统串联成伪线性系统,进行解耦控制,明天开始构建系统。不多说,展示一波: 复制粘贴也好麻烦,今天就更新到这里吧......
原文链接:PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码 一、PSO 1.概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization)是一种进化计算技术。它的基本思想:通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。 2.算法的原理和实现步骤 2.1算法原理 PSO初始化为一群随机粒子(随机解),然后通过迭代找到最优解。在每一次的迭代中,粒...
简介:【lssvm回归预测】基于遗传算法优化最小二乘支持向量机GA-lssvm实现数据回归预测附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 ...
2.1 最小二乘支持向量机Matlab工具箱下载链接:https://www.esat./sista/lssvmlab/(毫无疑问下载最新版本) 2.2 将LS-SVM文件添加到matlan使用路径中,便可直接使用。 具体使用步骤: 1 导入训练数据:load 读取mat文件和ASCII文件;xlsread读取.xls文件;csvread读取.csv文件。