LSSVM-Adaboost是一种将最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)与AdaBoost算法结合的方法,用于多输入单输出回归预测问题。 最小二乘支持向量机(LSSVM)是一种基于支持向量机的回归方法,它通过最小化误差平方和的正则化目标函数来进行训练。与传统的支持向量机不同,LSSVM通过引入一个线性方...
基本介绍 1.PKO-LSSVM-Adaboost班翠鸟优化最小二乘支持向量机结合AdaBoost分类模型。算法为Matlab编写,注释清晰,逻辑详细,可以方便地替换数据。 2.excel数据,方便替换。 3.图很多,包括聚类效果图、分类识别效果图,混淆矩阵图。命令窗口输出分类准确率、灵敏度、特异性、曲线下面积、Kappa系数、F值。 4.附赠案例数据...
在PSO-LSSVM算法的基础上,本文还引入了Adaboost算法进行模型集成,进一步提高了风电预测的准确性。Adaboost算法通过迭代训练多个弱分类器,并根据其性能权重进行加权组合,得到一个更强的集成分类器。 总结起来,本文提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机和Adaboost的风电预测算法流程。该算法通过优化LSSVM模型的参数...
本发明公开了一种基于距离加权LSSVM的过滤因子优化AdaBoost方法及系统,包括,采集复合材料损伤的声发射信号并进行特征提取,分别获得训练样本数据,测试样本数据和对应损伤类别数据;利用训练样本数据与分类平面距离构建基于加权最小二乘支持向量机的训练模型;对训练模型进行训练,利用滤波因子控制弱分类器生成的识别错误率,直至...
Data classification prediction based on the Grey Wolf Optimization Algorithm GWO_LSSVM-Adaboost (Mathematical Modeling Competition Code) 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 tracking-consensus-protocols-for-networked-Euler-Lagrangian-systems ...
针对生物发酵过程关键生化量难以在线检测的问题,提出一种基于 Adaboost 的最小二乘支持向量机(LSSVM-Adaboost)逆的软测量建模方法.通过建立"内含传感器"模型并对其进行可逆性分析,给出"内含传感器"逆,考 虑到 LSSVM 算法的小样本,计算速度快和Adaboost将弱学习机加权构成强学习机的优点,采用LSSVM-Adaboost方法近似...
This paper proposes a direct learning control method of the aero-engine base of the adaboost-LSSVM, which can directly to design the LPV model reference controller of IO data onto the aero-engine without parameterizing, identifying, and completing the statespace implementation of the system's ...
完整源码和数据获取方式:私信回复基于PSO-LSSVM-Adaboost粒子群算法优化最小二乘支持向量机结合AdaBoost多输入单输出回归预测。 %% 预测 t_sim1 = predict(net, p_train); t_sim2 = predict(net, p_test ); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output); ...
为了实现利用较少的工程信息,快速准确的估计出工程项目的造价,提出了一种基于Adaboost-VIP的工程造价估计方法.首先采用变量投影重要性指标(variable importance in projection,VIP)法对影响工程造价的多个因素进行特征提取,然后利用最小二乘支持向量机作为非线性逼近器,建立工程造价的估计模型.为了进一步提高模型的估计精度...
AdaBoost算法玻璃纤维复合材料最小二乘支持向量机损伤识别玻璃纤维增强复合材料(GFRP)多种损伤模式之间相互作用难以有效检测,且获取大量标签数据十分困难.该文选择对小样本分类问题有效且运算速度快的LSSVM作为AdaBoost集成学习框架的弱分类器,提出一种AdaBoost-LSSVM算法,并在UCI数据集上进行有效性验证.在玻璃纤维复合材...