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...
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...
为提高基于支持向量机(SVM)的时间序列预测方法的泛化能力与预测精度,研究了一种基于粒子群优化(PSO)的LSSVM.该方法以交叉验证误差为评价准则,利用PSO对多个具有不同超参数的SVM进行基于迭代进化的优化选择,并以交叉验证误差最小的SVM作为最终优化后的SVM.时间序列预测实例表明,经PSO优化后的SVM的预测精度高于未经优化...
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,...
粒子群优化SVM 其中代码部分经过测试,实测可用 步骤讲解 1、粒子群是优化的SVM的c和g,由于SVM中的c和g难以选择最优的,故选择PSO来优化,寻找最优的粒子点来作为SVM的c和g。 2、从随机解出发,通过迭代寻找最优解,通过适应度来评价解的质量(适应度函数中打印优化的准确度)。
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...
38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。 Matlab学习与应用01· 4-15 841248:19 【智能优化算法】粒子群算法 PSO算法基础与matlab代码实战(附:代码 课件) 人工智能前言· 8-27 4.6万6611:59 智能算法 | 标准...
粒子群算法PSO优化SVM做多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab。程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图具体效果如下所示。 。ID:5730685086746827
我大致翻了下,在第一篇文献中pso的作用是优化核函数的参数,而不是用来训练svm本身。其实svm本身只是...