pop(j, k) = (pso_option.popgmax - pso_option.popgmin) * rand + pso_option.popgmin; end end % 适应度值 cmd = [' -v ', num2str(pso_option.v), ' -c ', num2str(pop(j, 1)), ' -g ', num2str(pop(j, 2))]; fitness(j) = (100 - svmtrain(t_train, p_train, cmd)) ...
PSO具有强大的全局搜索能力,通过PSO优化SVM模型的参数,使其达到最优,从而使误差降到最低。 从表1可以看出,PSO-SVM预测模型的平均误差和相对百分误差分别为1.653 6%和1.637 8%,明显小于灰色神经网络预测模型和单纯SVM预测模型的预测误差。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...
为了验证PSO-SVM算法的有效性,我们将其与标准SVM算法和粒子群算法优化神经网络(PSO-NN)算法进行了比较。实验结果表明,PSO-SVM算法在多输入单输出回归问题上的预测性能优于标准SVM算法和PSO-NN算法。 4. 结论 本文提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)的回归预测方法。该方法将粒子群算法与SVM算法相结...
支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类,学习和研究SVM,理解SVM背后丰富算法知识,对以后研究其他算法大有裨益;在实现SVM过程中,会综合利用之前介绍的一维搜索、KKT条件...
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基于PSO优化的SVM数据预测算法matlab仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类,学习和研究SVM,...
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。, 视频播放量 287、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数
基于matlab的PSO-SVM多输入单输出预测程序。PSO对SVM的两个参数进行优化得到最佳参数值进行预测。并输出预测误差等相应结果。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 212、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 2、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 Matlab学习与应用, 作者简介
计算机科学20 0 7 V 0 1. 34N 0 . 6基于二进制P S O 算法的特征选择及S V M 参数同步优化* )任江涛赵少东许盛灿印鉴( 中山大学计算机科学系广州510 27 5)摘要特征选择及分类器参数优化是提高分类器性能的两个重要方面, 传统上这两个问题是分开解决的。 近年来,随着进化优化计算技术在模式识别领域的广泛...
PSO算法是一种启发式优化算法,模拟了鸟群捕食的行为。在PSO算法中,每个解(粒子)都有一个速度和位置,并与其他粒子共享信息。通过不断更新速度和位置,粒子会向全局最优解靠近。 在使用PSO算法进行SVM参数优化时,需要将SVM参数作为优化目标函数的参数。PSO算法通过不断更新粒子的速度和位置来优化SVM参数,使得SVM模型在...