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)。具体步骤如下: 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...
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...
网格搜索、LWDPSO算法和并行PSO算法分别对LSSVM的参数寻优,并建立各自的模型,对测试数据集进行了检测。实验结果如表2所示。 从表2可以得出,由于训练数据和测试数据采自不同的数据集,网格搜索和LWDPSO算法的检测率较低,误报率和漏报率较高;采用并行PSO算法对LSSVM进行参数寻优所建立的入侵检测模型检测率、误报率和...
(1)PSO算法寻找适用于SVM模型的核函数类型 Step 1:初始化粒子群规模m,设定算法的权重因子,终止条件和初始粒子编码; Step 2:将每个粒子的个体极值设置为当前位置,利用**适应度函数**计算每个粒子的适应度值,取适应度好的粒子做,对应的个体极值作为最初的全局极值; Step 3:按照粒子的位置和速度更新公式进行迭代计...
PSO-LSSVM算法的流程如下: 收集风电场的历史风速、风向等气象数据,以及相应的风电发电量数据。 将收集到的数据进行预处理,包括数据清洗、特征提取和归一化等操作。 划分数据集为训练集和测试集,通常采用时间序列的方式,将最近的一段时间作为测试集,其余时间作为训练集。
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...
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。
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SVM背后丰富算法知识,对以后研究其他算...
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...