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...
Vgmax = pso_option.k * pso_option.popgmax; Vgmin = -Vgmax ; %% 误差阈值 eps = 10^(-10); %% 种群初始化 for i = 1 : pso_option.sizepop % 随机产生种群和速度 pop(i, 1) = (pso_option.popcmax - pso_option.popcmin) * rand + pso_option.popcmin; pop(i, 2) = (pso_opti...
实验结果表明,经过PSO优化的SVM在风功率预测方面具有更高的准确性和稳定性。 具体而言,我们可以看到以下方面的成果:首先,通过剔除异常值,我们得到了更加准确的风功率预测数据;其次,通过聚类处理和PSO的优化,我们的风功率预测模型更加准确、稳定;最后,经过对比实验,我们发现经过PSO优化的SVM在各种情况下都具有较高的预测...
PSO-SVM 模型是在传统的 SVM 模型基础上引入了粒子群优化算法,通过不断迭代优化 SVM 的参数,以提高分类的准确性。而 QPSO-SVM 模型则是在 PSO-SVM 模型的基础上,采用了量子粒子群优化算法,进一步提高了模型的性能。 接下来,我们将通过一系列的实验来比较这三种模型在多特征分类预测任务上的表现。我们选取了多个...
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...
2.1 建立流量预测模型 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。
PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测(Matlab)1.输入多个特征,分四类2.运行版本2018b及以上所有程序经过验证,保证原始程序有效运行。ID:2229695080756287
为有效预测煤与瓦斯的突出强度,分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素,建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的煤与瓦斯突出强度预测模型,通过实例对该模型的预测效果进行检验,同时还分别采用了BP神经网络(BP-NN)和支持向量机方法(SVM)对该实例进行了预测,进而对这3种方法的预测精度进行了比较。分析结果表明3种...
( SvM )对实例进行了预测, 最后对三种方法的预测精度进行了比较分析, 结果显示: PS0一SVM 方法的预测精度要高于B P—NN和SVM 方法的预测精度, 可见, PSo—sⅧ预测方法对煤矿冲击地压危险程度预测具有一定的参考价值和指导意义.冲击地压; 预测; 粒子群优化支持向量机方法; BP 神经网络关键词:中图号: TPl8...