为了提高短期负荷预测精度,文中提出一种基于小波分析,粒子群优化(PSO)算法,最小二乘支持向量机(LSSVM)和长短时记忆网络(LSTM)的预测模型.该方法通过对用电负荷进行小波分解和重构得到与原始数据长度相同的分量,对低频分量建立LSSVM预测模型并利用PSO算法找出最优参数,对高频分量建立LSTM预测模型,将各分量预测结果组合...
13 【分类预测】WOA-LSSVM鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测 00:10 TCN-LSTM-Multihead-Attention多特征分类预测 00:21 DBO-LSSVM蜣螂算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测 00:14 RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测 00:13 Transformer多特征分类预测/故障诊断 ...
预测分类：对于新的输入样本，LSSVM可以利用优化得到的超平面进行分类预测，根据样本与超平面之间的距离来判...
一种基于LSSVM-LSTM的继电保护故障诊断方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于LSSVM-LSTM的继电保护故障诊断方法说明:一种基于LSSVM‑LSTM的继电保护故障诊断方法,包括获取历史电网数据,用LSTM模型对数据进行训...专利查询请上爱企查
39 【回归预测 | SSA-LSSVM】SSA-LSSVM模型回归预测 | 麻雀算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出预测 01:06 【回归预测 | SSA-CNN】SSA-CNN模型回归预测 | 麻雀算法优化卷积神经网络多输入单输出预测 01:22 【回归预测】PSO-LSSVM 00:51 【回归预测 | NGO-LSTM】NGO-LSTM回归预测 | 北方苍鹰算法优化...
3.1 下载libsvm安装包 下载地址:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html#download将下载好的libsvm进行解压,解压到适当的文件夹中,本人解压到了:D:\libsvm-3.22中。 3.2 对libsvm.dll进行适配处理 1.本人电脑使用的是win10 64位系统,python使用的是Python3.6.3(anaconda 3 5.0.1 64bit)版...
为了实现对大量的网络信息的正确分类以便使用户迅速获取所需信息,提出一种新的网页内容分类算法,该算法将粒子群算法(PSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合起来,利用粒子群算法良好的寻优能力优化LSSVM的分类性能。在由新闻网页文本构成的数据集上的仿真实验结果表明,PSO和LSSVM融合的算法能够有效提高LSSVM的分类性能,...
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类 2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类 2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
基于卷积神经网络-最小二乘支持向量机CNN-LSSVM回归预测,多变量输入模型,matlab代码,要求2019及以上版本。 116 -- 0:22 App EVO-CNN-BILSTM-multihead-Attention能量谷算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制多维时序预测,多变量输入模型 247 -- 0:27 App EMD-SSA-BILSTM基于经验模态分解和麻...
基于Transformer-LSTM-LSSVM多特征分类预测 (多输入单输出) 你先用你就是创新!!! 1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel! 2.评价指标包含:分类准确率、灵敏度、特异性曲线下面积(AUC值)、卡帕(Kappa)系数、召回率、精确率、F1分数。