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。
1.Matlab实现PSO-LSSVM-Adaboost多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2020b; 3.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; 4.data为数据集,excel数据,前7列输入,最后1列输出,PSO-LSSVM-AdaboostNN.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、RMSE多指标评价; 模型描述 PSO-...
2.最小二乘支持向量机MATLAB工具箱 最小二乘支持向量机MATLAB工具箱下载地址见参考文献[4],工具箱用于解决分类问题主要用到3个函数,trainlssvm函数用来训练建立模型,simlssvm函数用于预估模型,plotlssvm函数是工具箱的专用绘图函数。 LSSVM要求调整的参数有两个:gam和sig2。其中gam是正则化参数,决定了适应误差的最...
多变量单输出，包括点预测+概率预测+核密度估计曲线，MatlabR2021a及以上版本运行，提供多种置信区间!评...
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参考用PSO优化LSSVM解决回归问题,本程序在此基础上用PSO优化LSSVM解决多分类的问题,通过PSO对LSSVM的两个参数进行寻优,分类精度能达到90%以上。程序使用了LSSVM的工具箱,并参考工具箱的说明书使用了三个函数,先对多分类的标签进行处理,然后训练得到分类模型,用模型对
1.将LSSVM工具箱添加到以下路径:D:\ Program Files \ MATLAB \ R2015b \ toolbox,然后在matlab中设置该文件夹的路径; 2.打开pack_emd \ package_emd,运行: install_emd.m 3.打开此代码: test_psr_pso.m 4,选择ECG数据集以运行代码 结果 我们关注的是绿线,蓝色是PCA之后的原始数据,而橙色线是单步预测...
pso lssvm回归预测,使用的MATLAB程序,pso_lssvm 回归预测,预测效果很好。 上传者:weixin_42659196时间:2022-07-15 控制基于PSO优化自整定PID控制器实现自平衡机器人Matlab代码实现.rar 1.版本:matlab2014/2019a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、...
以松山自然保护区为研究区域,以资源三号遥感卫星数据为数据源,配合194块调查样地实测数据,森林资源二类调查数据,数字高程模型数据,通过分析46个特征变量与森林地上生物量间的Pearson相关性,进行特征变量优化提取,建立PSO-LSSVM模型并在Matlab 2014a上编程实现.以决定系数R2和均方根误差RMSE为指标,对比分析了PSO-LSSVM...
文章采用Matlab2014b实现LSSVM和PSO—LSSVM模型对短期电力负荷的预测,预测结果见表1～3所示。 表1 工作日负荷预测结果日期LSSVM误差/%PSO—LSSVM 误差/%显著性差异p<0.056-011.501.38/6-042.101.74/6-052.351.76/6-062.442.21/6-071.511.39/6-082.282.23/6-112.381.94/6-122.041.52/6-131.101.04/6-141....