粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法,通过模拟粒子的速度和位置来搜索最优解。本研究将PSO算法应用于SVM模型的参数优化过程中,以提高SVM模型的预测精度。 首先,我们收集了大量的电力负荷数据,并进行了预处理和特征提取。然后,我们将PSO算法与SVM模型相结合,建立了基于粒子群算...
结果显示:季节调整的PSO.SVR模型预测精度明显高于SVR、季节调整的SVR和PSO—SVR模型,该模型是进行旅游客流量预测的有效工具。翁钢民燕山大学经济管理学院李凌雁燕山大学经济管理学院计算机应用研究翁钢民;李凌雁.旅游客流量预测: 基于季节调整的 PSO-SVR 模型研究.计算机应用研究.2014.692-695...
该视频介绍了粒子群优化算法PSO优化支持向量机回归SVR模型,其中关于PSO部分的书写,已经进行了封装,可以进行通用,用于其他模型的优化。该资源实例主要用于优化支持向量机回归算法中的惩罚参数C、损失函数epsilon、核系数gamma进行调参, 视频播放量 2599、弹幕量 0、点赞
基于MATLAB 中的设施布局设计和位置分配,通过PSO算法进行最佳位置匹配。程序已调通,可直接运行。 阅读全文 38基于matlab的期货预测,利用PSO优化SVM和未优化的SVM进行对比 小张 MATLAB工程应用,动力学仿真 基于matlab的期货预测,利用PSO优化SVM和未优化的SVM进行对比,得到实际输出和期望输出结果。线性核函数、多项式、...
本文利用长短时记忆神经网络(LSTN)在处理长时间序列问题上的优势和支持向量回归机(SVR)能够很好地处理非线性数据的优势以及粒子群优化算法(PSO)自适应全局搜索的优势,提出了将PSO-SVR-LSTM组合模型应用于南昌市濠水万家埠段的水位预测中。仿真实验结果表明∶相对...
多样性PSO_SVR油气操作成本时间序列预测模型
regression，SVR）模型的预测精度进行了对比，针对4个不同场景，预测精度分别提高了7.5%、9.5%、7%和 5.8%，结果表明基于PSO‑SVR的预测模型得到的飞行员工作负荷预测值精度更高。关键词：飞行安全；国家航空航天局任务负荷指数；粒子群优化；支持向量回归机；工作负荷预测 中图分类号：V323文献标志码：A文章编号...
(PSO )支持向量回归机( SVR )的下水道可燃气体分析预测模型 。 该模型通过5 丨入粒子群算法对支持向 量回归机的重要参数进行优化 ,从而实现了支持向量回归机的参数自动判定 ,用于下水道可燃气体的定 量分析。仿真结果表明 :基于粒子群的支持向量回归机下水道可燃气体分析预测模型优于SVR模型 , 具有较好的泛化性能...
旅游客流量预测: 基于季节调整的 PSO-SVR 模型研究,旅游客流量预测: 基于季节调整的 PSO-SVR 模型研究模型,预测,基于,模型研究,SVR,客流量预测,预测研..
基于PSO—SVR的选择性激光烧结制件收缩研究