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:在多特征分类预测任务中,QPSO-SVM 模型相对于 PSO-SVM 和传统 SVM 模型具有明显的优势,其性能更加稳定和高效。因此,在实际应用中,研究人员和工程师可以优先考虑采用 QPSO-SVM 模型来解决相关...
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:在多特征分类预测任务中,QPSO-SVM 模型相对于 PSO-SVM 和传统 SVM 模型具有明显的优势,其性能更加稳定和高效。因此,在实际应用中,研究人员和工程师可以优先考虑采用 QPSO-SVM 模型来解决相关...
1.Matlab实现QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM分类预测对比,运行环境Matlab2018b及以上; 2.Matlab实现QPSO-SVM(量子粒子群优化支持向量机)、PSO-SVM(粒子群优化支持向量机)、SVM(支持向量机)分类预测对比。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用; 4.程序语言为matlab,程序可出分类...
故障诊断为了解决小波降噪软阈值选择非最优以及 SVM算法中惩罚参数,核函数参数的设置问题,将小波变换,支持向量机分别与量子行为粒子群优化算法QPSO(quantum-behaved particle swarm optimiza-tion,)相结合,利用 QPSO优化小波阈值以及优化 SVM输入参数,进行全局寻优,并将之应用到滚动轴承故障识别中.实验中,QPSO-WT滤波后...
基于QPSO-SVM模型的电力系统稳定性评估
基于QPSO组合优化的发酵过程LS-SVM建模
摘要:针对最小二乘支持向量机(LS.SVM)的参数寻优问题,提出一种基于混合量子粒子群算法(HQPSO)的 LS.SVM参数选择方法,以提高LS.SVM模型的学习性能和泛化能力。该算法结合QPSO算法的全局优化能力和 Powell的局部寻优能力,分别对粒子初始位置、新局部最优位置以及全局最优位置进行Powell局部寻优,提高求 ...
油层识别是石油勘探与开发的主要任务,也是测井解释的主要工作之一.目前基于支持向量机(SVM)的油层识别方法比较盛行,如基于LS-SVM的方法,但它存在惩罚参数和所选核函数的宽度参数不易选取问题,为此,可以采用量子粒子群算法(QPSO)优化LS-SVM,提出了基于QPSO的LS-SVM油层识别方法,主要包括测井数据预处理... 查看全部>>...
QPSO在QPSO的基础上引入了遗传算法中的交叉与变异机制以扩大种群多样性,避免算法陷入局部最优.利用AQPSO搜索最佳的LSSVM参数并获取线损率预测结果,通过训练集对预测模型进行训练,然后使用测试集进行实验.最后选择地区电网23条220 kV线路的真实数据进行分析和预测,实验结果表明,文章所提出的AQPSO-LSSVM模型能够更有效地...
基于QPSO的LS-SVM油层识别