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...
数据预处理就是在利用历史负荷数据之前,先对其进行加工,去除不规则数据和填补缺失数据,消除不良数据或坏数据的影响,以保证负荷预测的准确性。 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...
avgfitness_gen =zeros(1,pso_option.maxgen); %% 迭代寻优 fori=1:pso_option.maxgen forj=1:pso_option.sizepop %速度更新 V(j,:) = pso_option.wV*V(j,:) + pso_option.c1*rand*(local_x(j,:) - pop(j,:)) + pso_option.c2*rand*(global_x - pop(j,:)); % 边界判断 ifV(j,1)...
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...
二、pso-svm风功率预测聚类 在本文中，我们使用KMEANS算法对处理后的数据进行聚类。KMEANS算法是一种常用的聚类算法，它将数据点分为预先指定的K个簇。该算法通过迭代计算数据点与簇中心的距离，并更新簇中心，直到达到收敛条件。在本文中，我们采用KMEANS算法对处理后的数据进行聚类。具体步骤如下：随机选择K个数据...
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
1.Matlab实现QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM分类预测对比,运行环境Matlab2018b及以上; 2.Matlab实现QPSO-SVM(量子粒子群优化支持向量机)、PSO-SVM(粒子群优化支持向量机)、SVM(支持向量机)分类预测对比。 3.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; ...
PSO优化的多输入多输出SVM预测模型。程序运行环境为MATLAB E2018a,msvm是在svm的基础上提出的多输出回归模型,可用于多输入多输出的回归预测,另外本程序提出利用pso进行超参数寻优。面包多代码下载 https://mbd - 哥廷根数学学派于20221219发布在抖音,已经收获了3个喜欢
基于PSO-BP神经网络与PSO-SVM的抗乳腺癌药物性质预测 许美贤1郑琰1李炎举1吴伟豪1 1 南京林业大学 汽车与交通工程学院,南京,210037 摘要:通过实验筛选研发新药的过程非常缓慢且需耗费大量的人力物力,而利用计算机辅助预测药物的分子性质可...
【SVM时序预测】基于matlab粒子群算法优化支持向量机PSO-SVM期贷时序数据预测【含Matlab源码 2289期】(1)如需代码可扫描视频里QQ二维码; (2)代码运行版本 Matlab 2019b或2014a (3)其他仿真咨询 1 期刊或参考文献复现; 2 Matlab程序定制; 3 科研合作; 知识 校园学习 MATLAB SVM时序预测 ...