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
遗传算法GA与粒子群算法PSO优化LSSVM回归预测模型:多列输入单列输出,代码注释详尽,易用性强,基于遗传算法GA和粒子群算法PSO优化的最小支持向量机LSSVM回归预测模型:多列输入,单列输出,代码注释详尽,可替换数据直接使用,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...
,基于GA和PSO优化的多输入单输出LSSVM回归预测模型,代码详解及易替换应用 上传者:yYnCuGHvOw时间:2025-02-28 PSO_python_pso算法_pso-python_粒子群算法python_ 粒子群智能优化算法,基于Python编写,非MATLAB平台。 上传者:weixin_42679995时间:2021-09-30...
4.SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。支持向量的个数影响训练与预测的速度。 5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 6.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 7.作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python算法仿真工作。