为了有效提高对滑坡的预测能力,本文提出了一种AdaBoost的粒子群优化极限学习机的集成学习方法实现滑坡位移预测(AdaBoost-PSO-ELM),与以往方法相比,其具有以下优点:(1)利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)来优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的输出权重和隐层偏置,解决了人工参数整定困难的...
1.Matlab实现PSO-BP-Adaboost基于粒子群算法优化BP神经网络结合Adaboost思想的分类预测模型(完整源码和数据)基于Adaboost思想集成多个BP弱学习器进行组合,并利用粒子群优化算法对BP的初始权重与阈值进行自动寻优,避免人工调参。算法新颖. 2.数据为多特征分类数据,输入12个特征,分四类; 3.运行环境MATLAB2018b及以上,程...
组合模型:将所有训练好的KELM分类器根据其权重组合成最终的PSO-KELM-Adaboost集成分类器。 总结 PSO-KELM-Adaboost模型通过结合粒子群优化、核化极限学习机和自适应增强的方法,能够有效处理复杂的非线性分类问题,提高分类器的准确性和泛化能力。该模型利用粒子群优化调节KELM的参数,然后通过Adaboost机制集成多个KELM分类...
在PSO-LSSVM算法的基础上,本文还引入了Adaboost算法进行模型集成,进一步提高了风电预测的准确性。Adaboost算法通过迭代训练多个弱分类器,并根据其性能权重进行加权组合,得到一个更强的集成分类器。 总结起来,本文提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机和Adaboost的风电预测算法流程。该算法通过优化LSSVM模型的参数...
完整源码和数据获取方式:私信回复基于PSO-LSSVM-Adaboost粒子群算法优化最小二乘支持向量机结合AdaBoost多输入单输出回归预测。 %% 预测 t_sim1 = predict(net, p_train); t_sim2 = predict(net, p_test ); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output); ...
基于EREF的PSO-AdaBoost训练算法
1.Matlab实现PSO-BP-Adaboost基于粒子群算法优化BP神经网络结合Adaboost思想的分类预测模型(完整源码和数据)基于Adaboost思想集成多个BP弱学习器进行组合,并利用粒子群优化算法对BP的初始权重与阈值进行自动寻优,避免人工调参。算法新颖. 2.数据为多特征分类数据,输入12个特征,分四类; 3.运行环境MATLAB2018b及以上,程...
1.Matlab实现PSO-BP-Adaboost基于粒子群算法优化BP神经网络结合Adaboost思想的分类预测模型(完整源码和数据)基于Adaboost思想集成多个BP弱学习器进行组合,并利用粒子群优化算法对BP的初始权重与阈值进行自动寻优,避免人工调参。算法新颖. 2.数据为多特征分类数据,输入12个特征,分四类; ...
本发明公开了一种基于改进PSO与Adaboost结合的有利储层发育区预测方法,其特征在于能够解决采用机器学习方法预测有利储层时存在大量不相关和冗余地震属性,单一分类器精度不高的问题,将遗传算法与支持向量机相结合,通过对表示不同地震属性组合的个体进行选择,交叉,变异,获得最优解,即关键地震属性集;针对Adaboost会产生...
The Adaptive Boosting (AdaBoost) algorithm is a widely used ensemble learning framework, and it can get good classification results on general datasets. However, it is challenging to apply the AdaBoost algorithm directly to imbalanced data since it is designed mainly for processing misclassified ...