SVM算法是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。 PSOSVM算法结合了PSO算法的全局搜索能力和SVM算法的分类性能,能够在高维数据集中寻找到最佳的分类超平面。下面将一步一步解释PSOSVM算法的原理。 1.数据准备 PSOSVM算法的输入是一个包含已知分类标签的训练数据集。训练数据集由一组特征向量和相应的类标签组成...
1.算法运行效果图预览 SVM: PSO-SVM: GA-PSO-SVM: 以上仿真图参考文献《基于相空间重构的混沌背景下微弱信号检测方法研究》 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 3.1 SVM 支持向量机(Support Vector M…
该方法将粒子群算法与SVM算法相结合,利用粒子群算法的全局搜索能力来优化SVM算法的超参数,从而提高SVM算法在多输入单输出回归问题上的预测性能。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。 🔗 参考文献 [1] 彭炜文,郑云海,吴奇宝,等.基于PSO-SVM的电力变压器局部放...
图3 PSO-SVM算法迭代寻优过程 为了对比加入粒子群算法的优势,实验分别训练PSO-SVM分类器和SVM分类器,将测试样本经过归一化数据处理过后,分别输入到两种分类器中,所得的分类结果如图4(a)和图4(b)所示,符号“+”为预先设定的标签值,符号“o”为实际的分类结果,从图4中可以看出分类结果和预先设定标签的符合程度,PS...
这里有个反常识的设计——适应度函数返回的是负的MSE。因为PSO默认找最大值,而我们想让MSE最小化,所以得取个负号。接下来是粒子群运动的精髓: defoptimize(self):# 参数范围:C在[0.1, 100],gamma在[0.001, 10]particles=np.random.uniform(low=[0.1,0.001],high=[100,10],size=(self.n_particles,2))...
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,...
根据上述主要影响因素构建船舶流量预测算法流程,如图1所示[4-7]。 2.2 优化支持向量机模型学习步骤 PSO优化SVM的学习步骤如下[8]: (1)收集有关影响船舶交通流量的各种数据,分为因变量和自变量样本;初始化各种参数,如粒子群规模、初始位置和速度以及SVM的核函数、惩罚参数等。
从表2可以得出,由于训练数据和测试数据采自不同的数据集,网格搜索和LWDPSO算法的检测率较低,误报率和漏报率较高;采用并行PSO算法对LSSVM进行参数寻优所建立的入侵检测模型检测率、误报率和漏报率都优于其他两种算法参数寻优后所建立的模型。 本文给出并分析了基本PSO算法和LWDPSO算法的定义及特点。提出并行PSO算...
采用粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)来对风功率进行分类预测,在风功率预测聚类中,我们使用了数据预处理和PSO-SVM方法。首先,我们使用DBCAN算法提取了风功率异常数据,并使用KMEANS算法对处理后的数据进行聚类。我们进行了三类仿真实验设置。基于上述聚类结果,我
PSO和SVM混合算法确定太湖入湖河流水质主要影响因子