在PSO-LSSVM算法的基础上,本文还引入了Adaboost算法进行模型集成,进一步提高了风电预测的准确性。Adaboost算法通过迭代训练多个弱分类器,并根据其性能权重进行加权组合,得到一个更强的集成分类器。 总结起来,本文提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机和Adaboost的风电预测算法流程。该算法通过优化LSSVM模型的参数...
1.Matlab实现PSO-LSSVM-Adaboost多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2020b; 3.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; 4.data为数据集,excel数据,前7列输入,最后1列输出,PSO-LSSVM-AdaboostNN.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、RMSE多指标评价; 模型描述 PSO-...
基于粒子群优化最小二乘支持向量机LSSVM的Adaboost回归预测,PSO-LSSVM-Adaboost回归预测,多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。 基于粒子群优化最小二乘支持向量机LSSVM的Adaboost回归预测,PSO-LSSVM-Adaboost回归预测,多输入单输出模型。 评价指标包括:...
混合核极限学习机HKELM,支持向量机SVR,相关向量机RVM,最小二乘回归PLS,最小二乘支持向量机LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM–Attention,VMD–LSTM,PCA–BP等...
基于PSO-LSSVM-Adaboost算法的MIMO回归预测模型:采用多种评价指标助力数据学习和替换,PSO-LSSVM-adaboost基于粒子群优化最小二乘支持向量机LSSVM的Adaboost回归预测,PSO-LSSVM-Adaboost回归预测,多输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,方便学习和替数据。 ,PSO-LSSVM; adaboost; 回归预测; ...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
MATLAB数据分析,基于遗传算法,粒子群优化算法优化BP神经网络GA-BP和PSO-BP的数据回归预测,LSSVM的粒子群优化算法和灰狼优化算法,径向基函数RBF(pso-rbf)预测,极限学习机ELM预测和广义神经网络GRNN预测算法 代码可以随意修改输入和输出 数据存储用的是?excel?(方便修改数据),代码注释详细,容易上手。
TCN、BiTCN、ESN、Transformer等等均可~2.组合预测类：CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM...
3.1部分代码（可更改起点及旅行商个数）close all clear clc global data StartPoint Tnum %数据集...