多元回归分析 | PSO-SVR粒子群优化支持向量机回归多输入单输出预测(Matlab完整程序) ✅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完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号...
该视频介绍了粒子群优化算法PSO优化支持向量机回归SVR模型,其中关于PSO部分的书写,已经进行了封装,可以进行通用,用于其他模型的优化。该资源实例主要用于优化支持向量机回归算法中的惩罚参数C、损失函数epsilon、核系数gamma进行调参, 视频播放量 2599、弹幕量 0、点赞
结果显示:季节调整的PSO.SVR模型预测精度明显高于SVR、季节调整的SVR和PSO—SVR模型,该模型是进行旅游客流量预测的有效工具。翁钢民燕山大学经济管理学院李凌雁燕山大学经济管理学院计算机应用研究翁钢民;李凌雁.旅游客流量预测: 基于季节调整的 PSO-SVR 模型研究.计算机应用研究.2014.692-695...
基于matlab的期货预测,利用PSO优化SVM和未优化的SVM进行对比,得到实际输出和期望输出结果。线性核函数、多项式、RBF核函数三种核函数任意可选,并给出均方根误差,相对误差等结果,程序已调通,可直接运行。 阅读全文 74基于matlab的PSO-ELM的多输入,单输出结果预测 ...
svr参数优化 python pso优化lstm python 目录 1.算法描述 2.matlab算法仿真效果 3.MATLAB核心程序 4.完整MATLAB 1.算法描述 粒子群优化算法(PSO),粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解, 通过粒子个体的简单行为,群体内的信息交互实现问题求解的智能性。
本文利用长短时记忆神经网络(LSTN)在处理长时间序列问题上的优势和支持向量回归机(SVR)能够很好地处理非线性数据的优势以及粒子群优化算法(PSO)自适应全局搜索的优势,提出了将PSO-SVR-LSTM组合模型应用于南昌市濠水万家埠段的水位预测中。仿真实验结果表明∶相对...
基于PSO‑SVR的飞行员工作负荷预测 杨琪1，黄磊2，陆中1，张子文1，韩冰1 （1.南京航空航天大学民航学院，南京211106；2.中国直升机设计研究所总体气动室，天津300450）摘要：飞行员工作负荷是影响飞机运行安全的重要因素。开展飞行员工作负荷预测是适航审定过程中，验证驾 驶舱设计是否符合适航规章的重要手段。本文...
本文基于特征选择的支持向量回归(FS-SVR)框架,包含四种特征选择策略(离散粒子群优化(DPSO),布尔粒子群优化(BPSO),遗传算法(GA)和修正离散粒子群优化(MDPSO)),用于一步一步的电力预测。此外,反向传播神经网络模型(BPNN)和MDPSO-BPNN用于与SVR和MDPSO-SVR的比较分析。
基于PSO-SVR的岩质边坡稳定性评价模型
SVR )的下水道可燃气体分析预测模型 。 该模型通过5 丨入粒子群算法对支持向 量回归机的重要参数进行优化 ,从而实现了支持向量回归机的参数自动判定 ,用于下水道可燃气体的定 量分析。仿真结果表明 :基于粒子群的支持向量回归机下水道可燃气体分析预测模型优于SVR模型 , 具有较好的泛化性能和较高的预测精度。 关键...