type = 'f'; % 模型类型 回归 kernel = 'RBF_kernel'; % RBF 核函数 proprecess = 'preprocess'; % 是否归一化 %% 建立模型 gam = Best_score(1); sig = Best_score(2); model = initlssvm(p_train, t_train, type, gam, sig, kernel, proprecess); %% 训练模型 model = trainlssvm(model...
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-...
% SVM参数初始化 v = 5; %% 产生初始粒子和速度 代码语言:javascript 复制 for i=1:sizepop pop(i,1) = (popcmax-popcmin)*rand+popcmin; % 初始种群 pop(i,2) = (popgmax-popgmin)*rand+popgmin; V(i,1)=Vcmax*rands(1); % 初始化速度 V(i,2)=Vgmax*rands(1); cmd = ['-v ',...
还不用改代码,替换数据集就可以运行了,非常适合科研小白啊! 基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的数据回归预测 PSO-SVM回归and分类 matlab代码,推荐 2018B 版本及以上(有混淆矩阵存在),仅支持 Windows 64位…
为了克服传统SVM算法的局限性,本研究提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的电力负荷预测算法。粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法,通过模拟粒子的速度和位置来搜索最优解。本研究将PSO算法应用于SVM模型的参数优化过程中,以提高SVM模型的预测精度。
pso优化SVM过程: 识别率对比: 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 (完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 ...
【代码分享】基于最小二乘支持向量机（LSSVM）+自适应带宽核函数密度估计（ABKDE）的多变量回归预测 ...
SVM,PSO,GA-PSO-SVM的检测性能对比: 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 (完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频,参考文献,说明文档) load GAPSO.mat %调用四个最优的参数 tao = tao0; m = m0; C = C0; gamma = gamma0;
matlab代码 143 -- 0:21 App 2023雪消融算法SAO优化最小二乘支持向量机回归预测,SAO-LSSVM回归预测,多变量输入模型。 112 -- 0:10 App 基于递归神经网络Elman回归预测,多变量输入模型。 139 -- 1:10 App 遗传算法算法GA优化BP神经网络回归预测,GA-BP回归预测,多变量输入模型。 1457 -- 0:58 App 基于...