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...
摘要: 通过对上海洋山深水港口的船舶流量的调研以及对船舶交通流量影响因素的分析,建立支持向量机预测模型。同时为了解决支持向量机预测模型的参数选择问题,引入了粒子群优化算法进行参数优化,建立较优的PSO-SVM预测模型。通过MATLAB仿真实验计算,将PSO-SVM模型与单纯的SVM预测模型和灰色神经网络预测模型结果进行对比分析,证...
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。
PSO-SVM扰动辨识 PSO-SVM的具体模型参数为:粒子群规模为10;PSO的最大迭代次数为100,分类模型参数和的优化搜索区间分别定为[0.1,100]和[0.1,10]。将测试样本输入参数优化后的分类模型,测试结果如图14所示。 为了比较上述方法的分类效果,文中以全部150组样本数据(训练样本105测试样本45),分别对BP神经网络、多分类SV...
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
的冲击地压模型, 并预测了一个铁矿中岩石的冲击地压[ 3]等. 近年来, 我国学者也对冲击地压的预测做了大量的研究工作. 武玉梁分析了冲击地压主要影响因素, 采用B P 神经网络方法, 对冲击地压进行了预测预报[ 4]. 蒋谙男建立了冲击地压危险性预测的最小二乘支持向量机模型, 并用这个模型对徐州矿务局张集...
PSO-SVM流程图是一种结合粒子群优化(PSO)和支持向量机(SVM)的机器学习方法。首先,通过PSO算法对SVM的参数进行优化,包括核函数参数、惩罚系数等。然后,使用优化后的参数训练SVM模型,对输入数据进行分类或回归。最后,通过评估模型的性能,如准确率、召回率等指标,来
属于动作识别领域,该方法包括:根据雷达模型,采集人体动作原始回波数据;根据所述原始回波数据得到人体动作的时间‑距离二维回波信息;对所述时间‑距离二维回波信息进行预处理,得到滤除杂波和干扰后的雷达回波信息;对所述雷达回波信息进行特征提取,得到人体动作特征向量;基于PSO‑SVM模型和所述人体动作特征向量得到人体...
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...
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...