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...
avgfitness_gen(i) =sum(fitness)/pso_option.sizepop; end
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...
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。该方法将粒子群算法与SVM算法相结合,利用粒子群算法的全局搜索能力来优化SVM算法的超参数,从而提高SVM算法在多输入单输出回归问题上的预测性能。 2. PSO-SVM算...
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...
针对当前对于行人检测的准确率和检测效率的要求越来越高,提出一种GA-PSO算法对于支持向量机(SVM)参数优化的行人检测方法.首先,针对梯度直方图特征描述子的维数高,提取速度慢,使用PCA对其进行降维处理;以SVM算法作为分类器,为避免传统单核支持向量机算法检测率低的情况出现,以组合核函数作为分类器核函数,并设置松弛...
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、粒子群算法(PSO)、网格搜索算法、神经网络等智能算法。粒子群算法不断调整自身和种群最优位置关系,具有更强寻优能力。因此,为进一步得到可...
-65-基于连续PSO算法的特征选择和SVM参数同步优化算法赵少东(广东电网公司深圳供电局,深圳518001)【摘要】为解决SVM的特征选择和参数优化问题,文章提出了一种基于连续PSO算法的特征选择和SVM参数同步优化算法(CPSO-SVM),其目标是在尽可能提高SVM分类精度的同时,选择尽可能少的特征数目。在真实数据集上的实验研究表明,...
粒子群算法PSO优化SVM做多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab。程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图具体效果如下所示。 。ID:5730685086746827