下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-umfpack2.由于本人python版本是3.6.3,操作系统是64位的,所以下载对应的libsvm为libsvm-3.22-cp36-cp36m-win_amd64.whl。 3.打开anaconda prompt,进入文件所在路径,使用pip安装libsvm-3.22-cp36-cp36m-win_amd64.whl。 AI检测代码解析 pip insta...
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
LSTM VMDSSALSSVM 组合模型 887.1055 960.1001 807.3764 程序设计 完整程序和数据获取方式:私信博主回复时序预测 | 基于VMD-SSA-LSSVM+LSTM多变量时间序列预测模型(Matlab)。
Least-square boost random forest (LSBoostRF)The present research introduces a robust approach for predicting the maximum dry density (MDD) and optimum moisture\ncontent (OMC) of compacted soil by comparing models based on least-square support vector machine (LSSVM), long shortterm\nmemory (LSTM...
基于LSTM的光伏发电数据预测的实现 场景: 这几天在看数字孪生的论文,看到这篇《基于LSTM与迁移学习的光伏发电功率预测数字孪生模型》,打算复现一下,正好学习一下机器学习,之前没了解过。由于是小白,主要记录一下大概实现流程,之后有空再深入了解原理。所有python代码都在jupyter上运行。
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...
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,...
基于Transformer-LSTM-LSSVM的数据回归预测? (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:RMSE、R2、MSE、MAE、MBE、MAPE、RPD。 3.Transformer 作为一种创新的神经网络结构,深受欢迎。采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征...