SVM 是一种二分类模型,其基本思想是找到一个最优的超平面,使得不同类别的样本能够被最大化地分开。PSO-SVM 模型是在传统的 SVM 模型基础上引入了粒子群优化算法,通过不断迭代优化 SVM 的参数,以提高分类的准确性。而 QPSO-SVM 模型则是在 PSO-SVM 模型的基础上,采用了量子粒子群优化算法,进一步提高了模型的性...
如果运行成功,该代码会指示CSV文件保存在哪个目录,并输出两个解压缩文件的名称。如果失败,只需从https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00275/Bike-Sharing-Dataset.zip下载文件,并将day.csv和hour.csv两个文件解压到先前在Python工作目录中创建的bikesharing目录。
LSSVM工具箱的trainlssvm函数和simlssvm函数一般用于二分类问题,多分类问题则需要构造多个二分类器。LSSVM工具箱的code函数可以将多分类任务编码和解码为多个二分类器。 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LSSV...
更详细的说,就是对每次迭代过程中的每个粒子,将其表示的参数值代入到模型中,训练得到SVM模型,然后利用测试数据来评估模型的MSE,这个MSE就作为最终得到的适应度值,用这个值来比较粒子的好坏,即比较这一组参数的好坏。 在DEAP框架的PSO代码中,有如下代码: creator.create("FitnessMax", **base.Fitness**, weights=...
% SVM参数初始化 v = 5; %% 产生初始粒子和速度 代码语言:javascript 复制 fori=1:sizepoppop(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 ',num2str(v),' -t 2',...
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论文文档代码获取链接:https://mbd.pub/o/bread/ZJyVlJZt【淘宝】https://m.tb.cn/h.51vHENn?tk=BCA8dFCbGB6 CZ0001 「麻雀算法、灰狼算法、粒子群算法在复杂问题应用上的对比matlab」点击链接直接打开 或者 淘宝搜索直接打开, 视频播放量 2775、弹幕量 0、点赞数 37、投硬
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%% 测试模型 t_sim1 = simlssvm(model, p_train); t_sim2 = simlssvm(model, p_test ); ...