在PSO-SVM中,PSO用于优化SVM的参数,如C(惩罚系数)、γ(核函数中的参数)。具体步骤如下: 初始化PSO种群; 每个粒子代表一组SVM参数; 使用交叉验证的方法评估每组参数下的SVM分类性能; 根据分类性能更新粒子的位置和速度; 迭代直至满足终止条件。 PSO-SVM不仅能够有效解决SVM中参数选择的问题,还能够获得比传统SVM和B...
pop(j, k) = (pso_option.popgmax - pso_option.popgmin) * rand + pso_option.popgmin; end end % 适应度值 cmd = [' -v ', num2str(pso_option.v), ' -c ', num2str(pop(j, 1)), ' -g ', num2str(pop(j, 2))]; fitness(j) = (100 - svmtrain(t_train, p_train, cmd)) ...
SVM 是一种二分类模型,其基本思想是找到一个最优的超平面,使得不同类别的样本能够被最大化地分开。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...
为了进一步提高风功率预测的准确性,我们采用了粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)。粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法,通过迭代更新粒子的位置和速度,寻找最优解。而SVM是一种常用的机器学习模型,用于分类和预测风功率数据。通过PSO优化SVM,我们可以更高效地找到最优的风功率预测模型。 四、仿真实验与结果...
还不用改代码,替换数据集就可以运行了,非常适合科研小白啊! 基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的数据回归预测 PSO-SVM回归and分类 matlab代码,推荐 2018B 版本及以上(有混淆矩阵存在),仅支持 Windows 64位…
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
种基于PSO—SVM的电能质量扰动 识别与分类的新方法术 杨宁霞,孙咭,公政,高建成 (1.山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛266590;2.山东电力潍坊市供电公司,山东潍坊 261000;3.山东电力新泰市供电公司,山东泰安271200) 摘要:针对目前电网电能质量扰动识别与分类中采用的SVM分类器参数难以选择的问题,提出了一种...
标签: PSO SVM MATLAB 粒子群 高速下载 资源简介 SVM用于分类时的参数优化,粒子群优化算法,用于优化核函数的c,g两个参数 代码片段和文件信息 %% SVM神经网络中的参数优化---如何更好的提升分类器的性能 %% % 该案例作者申明: 1:本人长期驻扎在此板块里,对该案例提问,做到有问必答。 2:此案例有配套的...
基于PSO优化的SVM在心脏病分类上的应用
;肾以上分类器用于实际油浸式变压器的DGA数据故障模式识别发现:PSO—SVM分类器随着故障模式的增加运行时问逐渐增大,且识别正确率呈现出总体下降的趋势;而PSO—GRNN分类器分类准确率较为稳定,但故障分类耗时较多。通过本文研究分析,数值验证了优化分类算法的有效性,对比了PSO—SVM和PSO—GRNN两种分类算法的性能,为变压器...