PSO-SVM 模型在一些数据集上也表现不错,但整体性能略逊于 QPSO-SVM 模型。而传统的 SVM 模型则在大部分数据集上表现最差,其分类准确率和 F1 值都明显低于另外两种模型。此外,QPSO-SVM 模型的训练时间和预测时间也相对较短,表现出较高的效率。 综上所述,基于实验结果的分析,我们可以得出结论:在多特征分类预测...
采用实际变压器故障数据进行仿真实验,结果表明,PSO-SVM模型的诊断结果综合正确率高达81.72%,验证了模型的准确性和实用性。
每个粒子代表了一个SVM模型的候选解。粒子的位置表示了SVM模型的参数向量(例如权重向量和截距)的取值,而粒子的速度表示了参数向量的更新速度。 此外,初始化也需要设置PSO的参数,如惯性权重、加速度系数和迭代次数等。这些参数决定了算法的搜索效率和精度。 3.粒子运动和更新 在PSOSVM算法中,粒子的运动可通过以下过程...
针对以上缺点,提出了基于PSO-SVM模型的故障诊断方法,此改进的支持向量机模型不仅克服了以上缺点,而且采用PSO算法对SVM模型的参数进行优化,使得故障诊断结果更加准确。 3. 结合强大的MATLAB语言系统与工具箱,运用故障样本数据对PSO-SVM模型进行训练,通过测试样本验证训练结果,并与传统神经网络相比证明其模型具有更高的准确...
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...
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。
5 p. 冲击地压危险等级预测的PSO-SVM 模型.doc 1 p. 基于决策树的冲击地压危险等级预测 5 p. 模糊C均值聚类算法的冲击地压危险等级预测_武俊峰 2 p. 基于决策树的冲击地压危险等级预测 5 p. 模糊C均值聚类算法的冲击地压危险等级预测 6 p. 基于CFOA_GRNN的冲击地压危险等级预测_唐鸣东 3 p....
PSO-SVR算法通过结合粒子群算法和SVR模型,在寻找SVR模型的最佳参数上展现出其独特的优势。我们可以在没有复杂调参工作的前提下快速地找到较为合适的c和g参数,提高SVR模型的预测性能。未来我们可以进一步研究如何将其他优化算法与SVR模型结合,以实现更好的性能和更广泛的适用性。同时,对于PSO-SVR模型在不同类型的数据集...
PSO优化SVM模型是一种结合了粒子群优化(PSO)算法和支持向量机(SVM)模型的方法。PSO算法能够通过模拟鸟群觅食的行为来搜索最优解,而SVM模型可以有效处理高维数据和非线性问题。将PSO算法与SVM模型结合起来,可以更好地预测和预警财务风险。 本研究旨在基于PSO优化SVM模型,构建制造业公司的财务风险预警模型,帮助公司及时发...
2.2 SVM模型 SVM是由贝尔实验室的Vapnik及其研究小组于1995年在统计学习理论的基础上提出来的一类新型的机器学习方法(Vapnik et al., 1995).它开始是针对线性可分情况进行分析的, 后来对于线性不可分的情况, 通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本映射到高维属性空间使其线性可分, 使得在高维属性...