为了验证PSO-SVM算法的有效性,我们将其与标准SVM算法和粒子群算法优化神经网络(PSO-NN)算法进行了比较。实验结果表明,PSO-SVM算法在多输入单输出回归问题上的预测性能优于标准SVM算法和PSO-NN算法。 4. 结论 本文提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)的回归预测方法。该方法将粒子群算法与SVM算法相结...
数据预处理就是在利用历史负荷数据之前,先对其进行加工,去除不规则数据和填补缺失数据,消除不良数据或坏数据的影响,以保证负荷预测的准确性。 支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成...
实验结果表明,经过PSO优化的SVM在风功率预测方面具有更高的准确性和稳定性。 具体而言,我们可以看到以下方面的成果:首先,通过剔除异常值,我们得到了更加准确的风功率预测数据;其次,通过聚类处理和PSO的优化,我们的风功率预测模型更加准确、稳定;最后,经过对比实验,我们发现经过PSO优化的SVM在各种情况下都具有较高的预测...
基本介绍 MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测,PSO选择最佳的SVM参数c和g。SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小,容易欠拟合。C过大或过小,泛化能力变差 。gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带...
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能。 接下来,我们将通过一系列的实验来比较这三种模型在多特征分类预测任务上的表现。我们选取了多个...
在本文中，我们采用DBCAN算法提取风功率异常数据，并使用KMEANS算法进行聚类。接着，我们采用PSO-SVM对风功率进行分类预测，并在Matlab平台上进行了仿真实验。下图展示了风功率数据异常值剔除和分类结果，其中红色代表异常值，蓝色代表正常值。同时展示了经过PSO优化的SVM与未优化的SVM的对比预测结果。从图中可以看出，...
基于PSO优化的SVM数据预测算法matlab仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类,学习和研究SVM,...
2.1 建立流量预测模型 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优化SVM数据预测算法Matlab仿真研究 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类,学习和研究SVM,理解...
简介:基于PSO粒子群优化的SVM(PSO-SVM)的短期电力负荷预测matlab仿真 1.算法描述 电力系统是由电力网和电力用户组成,其任务是给广大用户不间断地提供优质电能,满足各类负荷的需求。由于电能的生产、输送、分配和消费是同时完成的,难以大量储存,这就要求系统发电出力随时紧跟系统负荷的变化以达到动态平衡,否则就会影响供...