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...
为了提高风电预测的准确性和效率,本文提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机(Particle Swarm Optimization Least Squares Support Vector Machine,PSO-LSSVM)的风电预测算法流程。PSO-LSSVM算法结合了粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,通过粒子群算法优化LSSVM模型的参数,从而提高了预测模型的性能。 PSO-LSSVM...
从表2可以得出,由于训练数据和测试数据采自不同的数据集,网格搜索和LWDPSO算法的检测率较低,误报率和漏报率较高;采用并行PSO算法对LSSVM进行参数寻优所建立的入侵检测模型检测率、误报率和漏报率都优于其他两种算法参数寻优后所建立的模型。 本文给出并分析了基本PSO算法和LWDPSO算法的定义及特点。提出并行PSO算...
【基于PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机时间序列预测未来】基于PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机时间序列预测未来,多图输出、多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2)。PSO-LSSVM时间序列预测未来源码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ2blZ5yLSSVM时间序列预
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); ...
【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...
模型构建：在高维空间中，LSSVM算法通过最小化正则化的平方损失函数来构建分类模型。正则化项可以帮助控制...
原文链接:PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码 一、PSO 1.概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization)是一种进化计算技术。它的基本思想:通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。 2.算法的原理和实现步骤 2.1算法原理 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。在每一次的迭代中,粒...
悬浮物是松花江水质和水环境评价的重要参数之一.利用在松花江哈尔滨段江面上29个采样点的实测高光谱和悬浮物浓度数据,用20个采样点数据为训练集,9个采样点数据为测试集.将机器学习和全局优化智能计算方法引入,应用改进的粒子群(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,以均方根误差RMSE为适应度函数,根据迭代得到...
简介:【回归预测-LSSVM预测】基于PSO和PSR结合LSSVM实现数据回归预测附matlab代码 1 内容介绍 轴承退化过程预测在工业中极为重要,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)和优化的LS-SVM方法实现轴承退化预测的新方法。首先,采用时域、频域、时频域特征提取方法从质量振动信号中提取原始特征;由于提取的原始特征仍然具有高维且...