error_svm=abs(predict0-T_test)./T_test*100;%测试集每个样本的相对误差 plot(error_svm,'r-*') xlabel('样本编号') ylabel('收盘价相对误差/%') if t==0 title('线性核SVM预测的误差') elseif t==1 title('多项式核SVM预测的误差') else title('RBF核SVM预测的误差') end grid on img =gcf...
LSSVM参数优化问题没有确定或通用的共识方法。由于智能算法在预测模型参数的选取确定方面具有稳健性和通用性,预测模型参数最优化过程中主要采用了遗传算法、果蝇优化算法、萤火虫算法、粒子群算法(PSO)、网格搜索算法、神经网络等智能算法。粒子群算法不断调整自身和种群最优位置关系,具有更强寻优能力。因此,为进一步得到可...
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法,它模仿了鸟群觅食的行为。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种用于分类和回归分析的监督学习方法。将PSO与SVM结合,可以优化SVM中的参数选择问题,从而提高分类精度和泛化能力。 4.1 PSO粒子群优化 粒子群优化算法是由Kennedy和Eberh...
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LSSVM实现多分类的源代码见参考文献[6],分类的精确率能达到90%以上。 参考文献 [1]粒子群优化算法(PSO) [2]粒子群算法PSO详解 [3]MATLBA中最小二乘支持向量机原理+...
综上所述,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。该算法通过引入PSO算法对SVM模型进行参数优化,提高了电力负荷预测的准确性和可靠性。实验结果表明,所提出的算法在电力负荷预测方面具有较好的性能,并具有较好的泛化能力和鲁棒性。未来,我们将进一步研究算法的优化和改进,以更好地应用于实际的...
简介:本项目展示了利用粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的过程,提高了分类准确性和泛化能力。包括无水印的算法运行效果预览、Matlab2022a环境下的实现、核心代码及详细注释、操作视频,以及对PSO和SVM理论的概述。PSO-SVM结合了PSO的全局搜索能力和SVM的分类优势,特别适用于复杂数据集的分类任务,如乳腺癌诊断...
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法,它模仿了鸟群觅食的行为。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种用于分类和回归分析的监督学习方法。将PSO与SVM结合,可以优化SVM中的参数选择问题,从而提高分类精度和泛化能力。
简介:【SVM时序预测】基于粒子群算法优化支持向量机PSO-SVM实现期贷时序数据预测附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 ...
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法,它模仿了鸟群觅食的行为。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种用于分类和回归分析的监督学习方法。将PSO与SVM结合,可以优化SVM中的参数选择问题,从而提高分类精度和泛化能力。
4.算法理论概述 混沌背景下的微弱信号检测是一个具有挑战性的课题,尤其是在低信噪比环境下。本文将详细介绍基于遗传算法-粒子群优化-支持向量机(GA-PSO-SVM)算法的混沌背景下微弱信号检测方法。这种方法结合了遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、粒子群优化算法(Particle ...