1、粒子群是优化的SVM的c和g,由于SVM中的c和g难以选择最优的,故选择PSO来优化,寻找最优的粒子点来作为SVM的c和g。 2、从随机解出发,通过迭代寻找最优解,通过适应度来评价解的质量(适应度函数中打印优化的准确度)。 3、PSO初始化为一群随机粒子(随机解),然后通过迭代找到最优解。所有的粒子具有位置(particl...
SVM实现了结构风险最小化(Structural Risk Minimization,SRM)归纳原则,在解决小样本、高维数、非线性、局部极小值等问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中. 短期负荷预测需要大量的历史负荷数据,因此,准确的预测首先要重视原始数据的收集和分析。这些数据除了受测量设备本身或者数据...
PSO具有强大的全局搜索能力,通过PSO优化SVM模型的参数,使其达到最优,从而使误差降到最低。 从表1可以看出,PSO-SVM预测模型的平均误差和相对百分误差分别为1.653 6%和1.637 8%,明显小于灰色神经网络预测模型和单纯SVM预测模型的预测误差。因此,经PSO优化的SVM模型比神经网络预测模型以及SVM模型具有更好的预测能力。 4...
而SVM是一种常用的机器学习模型,用于分类和预测风功率数据。通过PSO优化SVM,我们可以更高效地找到最优的风功率预测模型。 四、仿真实验与结果分析 在Matlab平台上进行了仿真实验,验证了我们的方法。我们展示了风功率数据异常值剔除和分类结果,以及经过PSO优化的SVM与未优化的SVM的对比预测结果。实验结果表明,经过PSO优化...
SVM算法在处理多输入单输出回归问题时,可能会遇到一些困难,例如过拟合和局部最优。过拟合是指SVM算法在训练集上表现良好,但在测试集上表现不佳。局部最优是指SVM算法收敛到一个局部最优解,而不是全局最优解。 为了解决这些问题,本文提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)的回归预测方法。该方法将粒子...
支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类,学习和研究SVM,理解SVM背后丰富算法知识,对以后研究其他算法大有裨益;在实现SVM过程中,会综合利用之前介绍的一维搜索、KKT条件...
% SVM参数初始化 v = 5; %% 产生初始粒子和速度 代码语言:javascript 复制 for i=1:sizepop pop(i,1) = (popcmax-popcmin)*rand+popcmin; % 初始种群 pop(i,2) = (popgmax-popgmin)*rand+popgmin; V(i,1)=Vcmax*rands(1); % 初始化速度 V(i,2)=Vgmax*rands(1); cmd = ['-v ',...
利用PSO优化SVM%%清空环境 clc clear load wine; train = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)]; train_label = [wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)]; test = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)]; test_label = [wine_labels(31:...
PSO算法是一种启发式优化算法,模拟了鸟群捕食的行为。在PSO算法中,每个解(粒子)都有一个速度和位置,并与其他粒子共享信息。通过不断更新速度和位置,粒子会向全局最优解靠近。 在使用PSO算法进行SVM参数优化时,需要将SVM参数作为优化目标函数的参数。PSO算法通过不断更新粒子的速度和位置来优化SVM参数,使得SVM模型在...
IPSO优化LSSVM 高斯内核功能在LSSVM模型中使用,因为其出色的非线性预测性能。IPSO用于确定LSSVM参数C和R。健身功能表示每个粒子的性能,并且在模型中,适合函数定义如下: 表示验证,yi表示实际值,n表示每个子集的数量作为验证。具有最小健身值的粒子...