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...
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...
Vgmax = pso_option.k * pso_option.popgmax; Vgmin = -Vgmax ; %% 误差阈值 eps = 10^(-10); %% 种群初始化 for i = 1 : pso_option.sizepop % 随机产生种群和速度 pop(i, 1) = (pso_option.popcmax - pso_option.popcmin) * rand + pso_option.popcmin; pop(i, 2) = (pso_opti...
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...
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...
by the new PSO algorithm can improve the overall performance of the SVM classifier and have new application domain. Keywords: Support Vector Machines (SVM); Particle Swarm Optimization (PSO); Parameters Optimization; Self- adaptive 基于PSO算法的SVM参数优化方法研究 刘健 1 , 2 ,刘忠 1 ,熊鹰...
基于PSO优化LS-SVM算法的水电站厂房结构振动响应预测
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...
在风功率预测聚类中,我们使用了数据预处理和PSO-SVM方法。首先,我们使用DBCAN算法提取了风功率异常数据,并使用KMEANS算法对处理后的数据进行聚类。我们进行了三类仿真实验设置。 基于上述聚类结果,我们采用粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)来对风功率进行分类预测。为了验证我们的方法,我们在Matlab平台上进行了仿真实...