步骤讲解 1、粒子群是优化的SVM的c和g,由于SVM中的c和g难以选择最优的,故选择PSO来优化,寻找最优的粒子点来作为SVM的c和g。 2、从随机解出发,通过迭代寻找最优解,通过适应度来评价解的质量(适应度函数中打印优化的准确度)。 3、PSO初始化为一群随机粒子(随机解),然后通过迭代找到最优解。所有的粒子具有位...
本篇首先通过详解SVM原理,后介绍如何利用python从零实现SVM算法。 实例中样本明显的分为两类,黑色实心点不妨为类别一,空心圆点可命名为类别二,在实际应用中会把类别数值化,比如类别一用1表示,类别二用-1表示,称数值化后的类别为标签。每个类别分别对应于标签1、还是-1表示没有硬性规定,可以根据自己喜好即可,需要注...
2.初始化粒子群和SVM参数 PSOSVM算法首先需要初始化粒子群,即一组粒子的初始位置和速度。每个粒子代表了一个SVM模型的候选解。粒子的位置表示了SVM模型的参数向量(例如权重向量和截距)的取值,而粒子的速度表示了参数向量的更新速度。 此外,初始化也需要设置PSO的参数,如惯性权重、加速度系数和迭代次数等。这些参数决...
PSO-SVM的步骤如图2所示。算法具体流程如下: 步骤1 确定粒子群寻优的适应度函数,将测试集的识别率作为适应度函数,采用交叉验证策略,初始化种群和设置粒子群参数,适应度值取平均分类的正确率; 步骤2 计算每个粒子的适应度值作为当前粒子的个体极值,最大的个体极值作为全局极值; 步骤3 更新粒子的位置和速度,判断当前...
根据上述主要影响因素构建船舶流量预测算法流程,如图1所示[4-7]。 2.2 优化支持向量机模型学习步骤 PSO优化SVM的学习步骤如下[8]: (1)收集有关影响船舶交通流量的各种数据,分为因变量和自变量样本;初始化各种参数,如粒子群规模、初始位置和速度以及SVM的核函数、惩罚参数等。
将LSSVM的惩罚因子C和δ核参数映射成粒子,根据并行PSO算法进行优化选择,最终使得建立的模型估计值与期望值的逼近程度达到预期目标。其算法流程如下: (1) 并行PSO算法参数初始化,将粒子群分成两组,惯性权重w分别设置为0.95和0.4。 (2) 根据设定的适应度函数,计算每个粒子的位置。
基于改进Tent映射的PSO算法用于高光谱影像SVM分类中,特征波段的选取方法是通过迭代计算实现的,具体步骤如下所述。具体实现的流程框图如图8.1所示。1)高光谱影像归一化处理;2)根据式(8.6)、式(8.7)初始化粒子群,并进行PSO剩余参数设置,包括:惯性因子、学习因子、粒子群包含的粒子数、速度范围...
1)算法局部搜索能力较差,搜索精度不高; 2)算法容易陷入局部最优,无法获取全局最优近似解。 二、LSSVM(最小二乘支持向量机) 1.LSSVM介绍 最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进,它是将传统支持向量机中的不等式约束改为等式约束,且将误差平方和(SumSquaresError)损失函数作为训练集的经验损失,这样就把解二...
粒子群算法基于“种群”和“进化”的概念,通过个体间的协作与竞争,实现复杂空间最优解的搜索[13],其流程如下: (1)初始化粒子群,包括群体规模N,每个粒子的位置x;和速度Vio (2) 计算每个粒子的适应度值fit[i] 。 (3) 对每个粒子, 用它的适应度值fit[门和个体极值P best(i)比较。如果fit[i] <P best(...