1 PSO-SVM算法 1.1 SVM原理 图1 最优分类超平面 1.2 粒子群优化算法 粒子群优化算法是通过粒子间的协作和竞争进行复杂空间的寻优,该算法参数较少,收敛速度快,在特定搜索空间种定义粒子数量、初始速度、适应度,粒子在设定空间种搜寻最佳位置,不断迭代寻优找到个体和全局的机制进行位置的更新。粒子群的算法描述如下: ...
pbest,i 是粒子i的最佳历史位置,而gbest 是整个群体中的最佳位置。 4.2 svm SVM的目标是在不同类别之间找到一个最优的超平面,使得两类样本被尽可能远地分开。对于线性可分问题,SVM试图找到一个线性决策边界,即: 4.3 PSO-SVM 在PSO-SVM中,PSO用于优化SVM的参数,如C(惩罚系数)、γ(核函数中的参数)。
每个粒子代表一组SVM参数; 使用交叉验证的方法评估每组参数下的SVM分类性能; 根据分类性能更新粒子的位置和速度; 迭代直至满足终止条件。 PSO-SVM不仅能够有效解决SVM中参数选择的问题,还能够获得比传统SVM和BP神经网络更高的分类精度和更好的泛化能力。因此,在处理如乳腺癌这样的复杂分类问题时,PSO-SVM提供了一种有效...
初始化PSO种群; 每个粒子代表一组SVM参数; 使用交叉验证的方法评估每组参数下的SVM分类性能; 根据分类性能更新粒子的位置和速度; 迭代直至满足终止条件。 PSO-SVM不仅能够有效解决SVM中参数选择的问题,还能够获得比传统SVM和BP神经网络更高的分类精度和更好的泛化能力。因此,在处理如乳腺癌这样的复杂分类问题时,PSO-S...
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。
PSO-SVM流程图是一种结合粒子群优化(PSO)和支持向量机(SVM)的机器学习方法。首先,通过PSO算法对SVM的参数进行优化,包括核函数参数、惩罚系数等。然后,使用优化后的参数训练SVM模型,对输入数据进行分类或回归。最后,通过评估模型的性能,如准确率、召回率等指标,来
式中, w是权重值, C1、C2为加速常数.rand1、rand2是随机函数, 作用是为了产生(0, 1) 的随机数.pso算法优化SVM模型的流程如图 2所示. 图2(Fig. 2) 图2 pso算法优化SVM模型流程 2.4 基于pso-SVM的软测量模型建立 如前所述, 为得到模型较好的抗干扰能力、泛化能力和预测性能, 需要为模型选择核函数、核参...
粒子群优化(PSO)-支持向量机(SVM)流程图1是一种集成了两种不同机器学习算法的优化方法。首先,通过粒子群优化算法对支持向量机的参数进行全局搜索,以找到最优的超平面。然后,使用支持向量机对数据集进行分类和预测。在这个过程中,粒子群优化算法负责调整支持向量机的参数,如核函数、惩罚系数和正则化参数等,以提高模型...
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。
1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 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) x = rand(Num,D)/50; v = rand(Num,D)/50; %先计算各个粒子的适应度,并初始化Pi和Pg ...