简介: Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化支持向量机回归模型(SVR算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法,在2020年提出,主要是受麻雀的...
1、提取NASA数据集的电池容量,以历史容量作为输入,采用迭代预测的方法对容量进行预测; 2、利用麻雀算法优化 SVR 核参数(选择最佳的SVM核函数参数c和g),通过仿真结果可知SSA-SVR 方法可以提供更精确的电池 RUL预测结果。 3.程序内注释详细,excel数据,方便替换数据。 4.程序语言为matlab,程序可出预测效果图,迭代优化...
评价指标包括:R2、RPD、MSE、RMSE、MAE、MAPE等。 5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 程序设计 完整程序和数据下载私信博主回复Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测。 %% 划分数据集 for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) =...
研究表明,基于机器学习模型进行水质预测能够得到更好的预测精度。常用的机器学习模型有支持向量回归(svr)、随机森林回归(rfr)、人工神经网络(ann)、长短期记忆神经网络(lstm)模型等。svr模型预测精度高并且具有良好的泛化能力,在时间序列预测中得到广泛应用,但是svr模型预测效果很大程度上取决于模型参数的选择,因此需要...
摘要 针对GNSS监测数据的非平稳性和其存在的噪声会影响边坡安全变形预测的问题,以吴华高速公路超深路堑边坡为例,提出了基于平滑先验分解(SPA)和奇异值分解(SVD)消噪的麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机回归(SVR)的边...展开更多 Slope deformation prediction is an effective method to study slope stability and ...
结果表明:该高边坡处于安全状态,整体变形较小,经SSA优化后的SVR模型(SSA-SVR模型)的预测效果较好,相较于传统SVR模型,其对监测点G1预测结果的MSE,MAE分别减小8.68%,3.82%,对监测点G2预测结果的MSE,MAE分别减小11.60%,3.26%;SPA分解和SVD消噪均可以减小GNSS监测数据的非平稳性和噪声对预测精度的影响,但单分解...
一种基于SSA-SVR模型的锂离子电池SOH估计方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于SSA-SVR模型的锂离子电池SOH估计方法说明:本发明公开了一种基于SSA‑SVR模型的锂离子电池SOH估计方法。本发明采用的技术方案为:数据采集;...专利查询请上爱企查
一种基于SSA-SVR模型的高炉铁水硅含量预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于SSA-SVR模型的高炉铁水硅含量预测方法说明:本发明公开了一种基于SSA‑SVR模型的高炉铁水硅含量预测方法,所述方法包括以下步骤:S1、对...专利查询请上爱企查
SVR时序预测 | 组合模型时序预测 | 机器学习模型 02:01 【时间序列 | 数据预测 | MATLAB】BP时序预测 | Elman时序预测 | 组合时序预测 | 机器学习模型 02:01 【时间序列 | 数据预测 | MATLAB】BP时序预测 | LSTM多步预测 | SVR时序预测 | ARIMA时序预测 | ELM时序预测 | 机器学习模型 07:48 【时间序列...