2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类 2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类 2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类 2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类 2.7 ELMAN递归神经网络...
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The state feature sets extracted from different types of fault data by VMD-RCMDE are input into the KKNN, DT, RF and SVM classifiers respectively. In the KKNN classifier, Euclidean distance is used as a measure of distance between samples. In order to determine the optimal k value, a ...
麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测,SSA-LSSVM分类预测,多输入单输出模型。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。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机回归预测,SSA-LSSVM回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
SVM-Weibo-Sentiment 2025-04-06 19:00:24访问 积分:1 public-opinion-analysis 2025-04-06 18:59:48访问 积分:1 serial-monitor 2025-04-06 18:54:09访问 积分:1 course_planning 2025-04-06 18:52:48访问 积分:1 txt2epub 2025-04-06 18:50:22访问 积分:1 httpie-desktop 2025-...
基于LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM与VMD-SSA-LSSVM算法的短期电力负荷预测性能对比,LSSVM,SSA-LSSVM,VMD-LSSVM,VMD-SSA-LSSVM四种算法做短期电力负荷预测,做对比。 结果分析-lssvm 均方根误差(RMSE):0.79172 平均绝对误差(MAE):0.4871 平均相对百分误差(MAPE):13.079% 结果分析-ssa-lssvm 均方根误差(RMSE)...
参考文献: 《基于VMD-SSA-LSSVM的短期风电预测》 《基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理》 主要内容: 采用不同方法混合嫁接的方式实现了光伏功率预测,对于预测而言,包括训练和测试,因此,该方法仍然可以用于风电、负荷等方面的预测。只需要自己更改相关数据即可!!! 对比了LSTM、VMD-LSTM、VMD-SSA-LSTM三种方法...
麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖,具有寻优能力强,收敛速度快的优点。建立麻雀搜索算法的数学模型,主要规则如下所述: (1)发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个种群中负责搜索到具有丰富食物的区域,为所有的加入...