MATLAB实现PSO_LSSVM粒子群算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出。 Matlab实现PSO-LSSVM粒子群算法优化最小二乘支持向量机多变量回归预测 1.为数据集,输入6个特征,输出一个变量。 2.PSO_LSSVM.m为主程序主文件,其余为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MAE、MSE、R2、RMSEP和RPD,可在下载区获取数据和程序...
它表明,结合改进的粒子群优化算法和最小二乘支持向量机混合模型的IPSO-LSSVM模型似乎比标准SVM和BP神经网络更具足够的足够。对于相同的测试数据,IPSO-LSSVM模型与SVM模型之间的相对MAE,MAPE和MSE差异为86.91%,在测试期间为86.91%,79.39%和96.79%...
PSO-LSSVM算法的优点在于能够有效地解决LSSVM模型优化的问题,提高了分类准确率和泛化能力。与传统的LSSVM相比,PSO-LSSVM具有更好的鲁棒性和稳定性。此外,PSO-LSSVM还能够处理高维数据和非线性问题,具有较强的适应性和泛化能力。 然而,PSO-LSSVM算法也存在一些挑战和限制。首先,PSO-LSSVM的计算复杂度较高,特别是...
粒子群算法PSO优化LSSVM最小二乘支持向量机惩罚参数c和核函数参数g,用于回归预测,有例子,易上手,简单粗暴,直接替换数据即可。 仅适应于windows系统。 质量保证,完美运行。 本人在读博士研究生,已发表多篇sci,非网络上的学习代码,不存在可比性。 ID:6999630547781158...
【基于PSO-LSSVM-Adaboost集成粒子群优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测】基于PSO-LSSVM-Adaboost集成粒子群优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测,多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),多输入单输出。 PSO-LSSVM-Adaboost回归预测源码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJubmZ9r...
一些学者用遗传算法(GA)来确定LS-SVM的参数[3]。传统上,特征选择和分类器参数优化问题一般是分别研究的,但是近年来出现一种趋势,将这两个问题融合起来同步研究[4]。微粒群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)简单且具有许多良好的优化性能,是一种新兴的很有发展前途的全局优化算法,已在许多领域得到应用,如PSO...
摘要 本发明基于PSO优化LSSVM的车用多维力传感器解耦方法,Step1:采集车用多维力传感器的标定数据,Step2:搭建车用多维力传感器解耦的最小二乘支持向量机模型,Step3:PSO算法优化训练获得最优车用多维力传感器解耦模型,本发明建立最小二乘支持向量机解耦模型,并使用PSO(粒子群算法)全局搜索最优的特性优化最小二乘支持向...
物理学报ActaPhys.Sin.Vo1.60,No.11(2011)110506基于PSO优化LSSVM的未知模型混沌系统控制术龙文焦建军龙祖强1)(贵州财经学院,贵州省经济系统仿真重点实验室,..
基于PSO优化LS-SVM的异步电动机振动故障诊断
基于PSO优化LS—SVM的异步电动机振动故障诊断