网格搜索、LWDPSO算法和并行PSO算法分别对LSSVM的参数寻优,并建立各自的模型,对测试数据集进行了检测。实验结果如表2所示。 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...
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内容。 4.粒子群算法优化最小二乘支持向量机,优化RBF 核函数gam和sig。 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2018及以上. 模型描...
首先使用code函数对多分类问题进行编码,然后用trainlssvm函数和simlssvm函数分别对数据进行训练和测试,再使用code函数对测试结果进行解码。PSO优化LSSVM实现多分类的源代码见参考文献[6],分类的精确率能达到90%以上。 参考文献 [1]粒子群优化算法(PSO) [2]粒子群算法PSO详解 [3]MATLBA中最小二乘支持向量机原理+...
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包含冗余信息,采用多特征融合技术PCA对原始特征进行合并降维,提取出典型的敏感特征;然后,基于提取的特征构建并训练LS-SVM模型用于轴承退化过程预测。最后,用粒子群优化 (PSO) 用于选择 LS-SVM 参数进行轴承加速失效...
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...
对造纸厂的用电负荷进行预测有利于对生产调度进行合理安排,从而降低能耗.本课题提出了一种粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合(PSO-LSSVM)的短期电力负荷预测方法,该方法可对造纸厂未来每30 min的电力负荷进行预测.结果表明,采用PSO-LSSVM算法对短期电力负荷进行预测时,预测结果的相对百分误...
一种基于PSO-LSSVM算法的粮情安全检测分析方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于PSO-LSSVM算法的粮情安全检测分析方法说明:本发明公开了一种基于PSO‑LSSVM算法的粮情安全检测分析方法,可以对粮食仓储过程中的粮情安...专利查询请上爱企查
基于改进PSO算法的LSSVM入侵检测模型
使用遗传算法GA和粒子群算法PSO优化最小支持向量机LSSVM,数据是多列输入,单列输出,做回归预测的模型,代码内都写了基本注释,可学习性较强,替换数据以后就可以使用, 。ID:3750669261126488
(PSO)的最小二乘支持向量机(LSSVM)(简称为PSO-LSSVM)算法,经MATLAB平台编制程序,根据上下空间点风速样本预测出中间高度处的非平稳下击暴流风速时程.通过功率谱,自相关和互相关函数预测值与模拟值的比较及平均误差(AE),均方根误差(MSE)和相关系数(R)的评价,验证了基于时变ARMA模型和EMD-PSO-LSSVM算法的下击...