粒子群算法PSO优化LSSVM最小二乘支持向量机惩罚参数c和核函数参数g,用于回归预测,有例子,易上手,简单粗暴,直接替换数据即可。 仅适应于windows系统。 质量保证,完美运行。 这段程序主要是一个基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类器。下面我将对程序...
LSSVM is one of the improved algorithms of the standard SVM, and has unique advantages in the identification and prediction of small samples and nonlinear data. Considering the significant influence of parameter combinations on prediction abilities, PSO is frequently applied t...
LSSVM工具箱的code函数可以将多分类任务编码和解码为多个二分类器。 首先使用code函数对多分类问题进行编码,然后用trainlssvm函数和simlssvm函数分别对数据进行训练和测试,再使用code函数对测试结果进行解码。PSO优化LSSVM实现多分类的源代码见参考文献[6],分类的精确率能达到90%以上。 参考文献 [1]粒子群优化算法(P...
为了提高风电预测的准确性和效率,本文提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机(Particle Swarm Optimization Least Squares Support Vector Machine,PSO-LSSVM)的风电预测算法流程。PSO-LSSVM算法结合了粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,通过粒子群算法优化LSSVM模型的参数,从而提高了预测模型的性能。 PSO-LSSVM...
粒子群算法PSO优化最小支持向量机LSSVM分类预测,PSO-LSSVM分类预测,多输入单输出模型。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/Y5yam5pq PSO-LSSVMhttps://mbd.pub/o/bread/Y5yam5pr SSA-LSSVMhttps://mbd.pub/o/bread/Y5yam5ps POA-LSSVMhttps://mbd.pub/o/b
根据进化代数动态调整两组中进化的粒子数,并给出了每组粒子的数量调整公式。通过四个适应度函数仿真实验,证明了并行PSO算法的寻优性能优于基本PSO算法与LWDPSO算法。通过入侵检测实验测试,并行PSO算法对LSSVM参数寻优后建立的模型可以有效提高入侵检测的性能指标。
器的工作原理,建立了基于PSO-LSSVM的凝汽器真空预测模型,并对某1 000MW超临界机组的双压凝汽器真空进 行预测,同时将预测结果与PSO-BP模型和PSO-Elman模型进行了对比。结果表明,使用的PSO-LSSVM模型具有更 高的精度和更快的收敛速度,为机组的性能诊断、参数寻优提供了依据理论,具有一定的工程应用价值。 关键词:...
1.基于PSO-LSSVM的染料双拼配方预测方法,其特征在于,包括以下步骤: 获取采用预先设定染料双拼配方进行染色的织物合格染色数据,其包括织物中两种染料浓度和颜色特征参数L*、a*和b*值; 采用PSO-LSSVM算法分别建立以两种染料浓度为输入、染色织物颜色特征参数L*、a*和b*值为输出的颜色预测模型,和以染色织物颜色特征参...
PSO优化LSSVM，每次优化结果都相同，这是为什么呢？个人认为可以从两个角度思考 ：第一个，看代码中是...
Matlab实现PSO-LSSVM粒子群算法优化最小二乘支持向量机多变量回归预测 1.为数据集,输入6个特征,输出一个变量。 2.PSO_LSSVM.m为主程序主文件,其余为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MAE、MSE、R2、RMSEP和RPD,可在下载区获取数据和程序内容。 4.粒子群算法优化最小二乘支持向量机,优化RBF 核函数gam和sig...