MATLAB实现PSO_LSSVM粒子群算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出。 Matlab实现PSO-LSSVM粒子群算法优化最小二乘支持向量机多变量回归预测 1.为数据集,输入6个特征,输出一个变量。 2.PSO_LSSVM.m为主程序主文件,其余为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MAE、MSE、R2、RMSEP和RPD,可在下载区获取数据和程序...
1.Matlab实现PSO-LSSVM-Adaboost多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2020b; 3.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; 4.data为数据集,excel数据,前7列输入,最后1列输出,PSO-LSSVM-AdaboostNN.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、RMSE多指标评价; 模型描述 PSO-...
为了提高风电预测的准确性和效率,本文提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机(Particle Swarm Optimization Least Squares Support Vector Machine,PSO-LSSVM)的风电预测算法流程。PSO-LSSVM算法结合了粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,通过粒子群算法优化LSSVM模型的参数,从而提高了预测模型的性能。 PSO-LSSVM...
支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测...
原文链接:PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码 一、PSO 1.概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization)是一种进化计算技术。它的基本思想:通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。 2.算法的原理和实现步骤 2.1算法原理 PSO初始化为一群随机粒子(随机解),然后通过迭代找到最优解。在每一次的迭代中,粒...
根据进化代数动态调整两组中进化的粒子数,并给出了每组粒子的数量调整公式。通过四个适应度函数仿真实验,证明了并行PSO算法的寻优性能优于基本PSO算法与LWDPSO算法。通过入侵检测实验测试,并行PSO算法对LSSVM参数寻优后建立的模型可以有效提高入侵检测的性能指标。
对噪声数据具有较强的鲁棒性：LSSVM 通过引入松弛变量来允许一些训练样本不完全拟合目标值，从而能够更好...
PSO-LSSVM的电力负荷预测研究
IPSO优化LSSVM 高斯内核功能在LSSVM模型中使用,因为其出色的非线性预测性能。IPSO用于确定LSSVM参数C和R。健身功能表示每个粒子的性能,并且在模型中,适合函数定义如下: 表示验证,yi表示实际值,n表示每个子集的数量作为验证。具有最小健身值的粒子...
基于PSO-LSSVM的飞机维修保障费用预测模型