MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测,PSO选择最佳的SVM参数c和g。SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小,容易欠拟合。C过大或过小,泛化能力变差 。gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带的一个参数。
4.粒子群算法优化最小二乘支持向量机,优化RBF 核函数gam和sig。 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2018及以上. 模型描述 LSSVM参数优化问题没有确定或通用的共识方法。由于智能算法在预测模型参数的选取确定方面具有稳健性和通用性,预测模型参数最优化过程中主要采用了遗传算法、果蝇优化算法、萤火虫算法、...
本文提出的PSO-GRU-Attention多特征分类预测模型,将粒子群算法应用于优化模型的参数,包括GRU模型和注意力机制中的参数,从而提高了模型的性能和泛化能力。同时,模型能够有效地处理多特征数据,提高了模型对复杂数据的处理能力。 实验结果表明,与传统的分类预测模型相比,本文提出的PSO-GRU-Attention模型在多个数据集上取得了...
MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测(完整源码和数据) 数据为多特征分类数据,输入15个特征,分四类,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。 上传者:kjm13182345320时间:2022-12-26 ...
最小二乘支持向量机预测方法,该方法根据群体的收敛程度和个体的适应值来调整惯性权重,加快训练速度,利用该算法迭代求解LSSVM中出现的矩阵方程,避免矩阵求逆,节省内存,并求得最优解.该方法可以有效简化训练样本,提高训练速度,且分类精度良好,收敛速度快,有很好的泛化能力.解决了预测时特征维数较高,特征之间存在冗余且...
为提高基于支持向量机(SVM)的时间序列预测方法的泛化能力与预测精度,研究了一种基于粒子群优化(PSO)的LSSVM.该方法以交叉验证误差为评价准则,利用PSO对多个具有不同超参数的SVM进行基于迭代进化的优化选择,并以交叉验证误差最小的SVM作为最终优化后的SVM.时间序列预测实例表明,经PSO优化后的SVM的预测精度高于未经优化...
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); ...
数据由 6 个 300 个样本组成,包含 40 个特征的类。 你可以提取你的特征和将其标记为监督模型。 PSO-NN-粒子群优化神经网络 SVM-支持向量机, KNN-k近邻, DT-决策树。 结果与SVM、KNN、TREE分类算法作为混淆矩阵和最终识别准确率进行比较。 “NH”(隐藏数)、“SwarmSize”和“MaxIteration”这三个重要参数会...
2.1 bp时序、回归预测和分类 2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类 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...
本文提出的PSO-GRU-Attention多特征分类预测模型,将粒子群算法应用于优化模型的参数,包括GRU模型和注意力机制中的参数,从而提高了模型的性能和泛化能力。同时,模型能够有效地处理多特征数据,提高了模型对复杂数据的处理能力。 实验结果表明,与传统的分类预测模型相比,本文提出的PSO-GRU-Attention模型在多个数据集上取得了...