图3 PSO-SVM算法迭代寻优过程 为了对比加入粒子群算法的优势,实验分别训练PSO-SVM分类器和SVM分类器,将测试样本经过归一化数据处理过后,分别输入到两种分类器中,所得的分类结果如图4(a)和图4(b)所示,符号“+”为预先设定的标签值,符号“o”为实际的分类结果,从图4中可以看出分类结果和预先设定标签的符合程度,PSO-SV
因此,经PSO优化的SVM模型比神经网络预测模型以及SVM模型具有更好的预测能力。 4 结束语 本文在考虑船舶影响因素的条件下,利用SVM预测模型具有小样本学习能力、学习速度快、泛化能力强等优点对船舶流量进行回归预测,并采用PSO优化选择SVM模型的参数,得到较优的SVM模型,从而大大提高了预测的准确性和精度。实验结果表明,基...
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...
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)。
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.算法描述 SVM 是有监督的学习模型,我们需要事先对数据打上分类标签,通过求解最大分类间隔来求解二分类问题。如果要求解多分类问题,可以将多个二分类器组合起来形成一个多分类器。 WOA算法设计的既精妙又富有特色,它源于对自然界中座头鲸群体狩猎行为的模拟, 通过鲸鱼群体搜索、包围、追捕和攻击猎物等过程实现优时...
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...
1.算法描述 SVM是有监督的学习模型,我们需要事先对数据打上分类标签,通过求解最大分类间隔来求解二分类问题。如果要求解多分类问题,可以将多个二分类器组合起来形成一个多分类器。 WOA算法设计的既精妙又富有特色,它源于对自然界中座头鲸群体狩猎行为的模拟, 通过鲸鱼群体搜索、包围、追捕和攻击猎物等过程实现优时化...
1.算法运行效果图预览 SVM: PSO-SVM: GA-PSO-SVM: 以上仿真图参考文献《基于相空间重构的混沌背景下微弱信号检测方法研究》 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 3.1 SVM 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种用于分类和回归的机器学习方法,其原理基于寻找一个最优超平面(或者曲线在非线性情...
PSO-SVR:基于粒子群算法优化SVM支持向量回归的惩罚参数c和核函数参数g的回归预测方法,调参是机器学习里最让人头大的事情之一,特别是SVR这种对参数敏感的模型。今天咱们直接上硬货,手把手玩个粒子群算法(PSO)自动找最优参数的骚操作。老规矩,先搞段代码热热身:#数据