优点:可解决非线性问题、主观设置 缺点:多参数选择、计算量大 sigmoid核 采用sigmoid核函数,支持向量机实现的就是只包含一个隐层,激活函数为Sigmoid函数的神经网络。 应用SVM方法,隐含层节点数目(它确定神经网络的结构)、隐含层节点对输入节点的权值都是在设计(训练)的过程中自动确定的。 而且支持向量机的理论基础决...
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 结束语 本文在考虑船舶影响因素的条件下,利用SVM预测模型具有小样本学习能力、学习速度快、泛化能力强等优点对船舶流量进行回归预测,并采用PSO优化选择SVM模型的参数,得到较优的SVM模型,从而大大提高了预测的准确性和精度。实验结果表明,基...
PSO-LSSVM算法的优点在于能够有效地解决LSSVM模型优化的问题,提高了分类准确率和泛化能力。与传统的LSSVM相比,PSO-LSSVM具有更好的鲁棒性和稳定性。此外,PSO-LSSVM还能够处理高维数据和非线性问题,具有较强的适应性和泛化能力。 然而,PSO-LSSVM算法也存在一些挑战和限制。首先,PSO-LSSVM的计算复杂度较高,特别是...
默认是从Mat/multiSVMTrain.mat文件中读取% 输出:--class: m*1 列向量，
缺点:支持向量机是内存密集型算法,选择正确的核函数就需要相当的技巧,不适合大样本的分类或预测,因为耗费大量资源和时间;模型对缺失样本很敏感,对核函数的选择也很敏感;SVM为黑盒模型(“相比于回归或决策树等”),对计算结果无法解释;在当前的业界应用中,随机森林的表现往往要优于支持向量机。
SVM)的优点,以提高信号检测的准确性和鲁棒性。 4.1 支持向量机(SVM) 支持向量机是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是在特征空间中找到一个超平面,使得两类样本尽可能地分开,同时使距离该超平面最近的样本点(支持向量)到超平面的距离最大化。对于非线性可分的情况,SVM通过核技巧将原始特征映...
一、PSO-SVM高速公路交通事件检测算法PSO-SVM高速公路交通事件检测算法是一种利用粒子群优化算法(PSO)对支持向量机(SVM)进行优化的算法。其基本流程如下:1.数据采集:从高速公路路段上的传感器处获取交通数据,包括车辆数量、车速、密度等指标。2.特征提取:根据需要预测的交通事件类型,从交通数据中提取相关的特征,如车速...
在本研究中,采用粒子群优化算法来优化LSSVM方法的参数。粒子群优化(PSO)是肯尼迪和Eberhart于1995年最初推出的启发式全球优化方法。并且它在诸如功能优化,参数培训和模型分类之类的领域中广泛应用于其许多优点,包括其简单和简单的实现。然而,基本粒...
l|PSO-SVM在高速公路交通量预测中的应用肖智李玲玲(重庆大学经济与工商管理学院,重庆400044)摘要:在重庆市政府回购、租赁高速公路的背案下,研究了如何合理、准确地预测高速公路交通量.从而为政府部门及高速公路投资者的投资决策提供依据。根据高速公路年交通量样本小、预测期长、受经济因素影响等特点,选用了支持向量机...