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pso_lssvm回归预测下载
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基于聚类PSO-LSSVM模型的PAD维度预测 针对PAD（愉悦度、激活度、优势度）预测精度问题，提出将最小二乘支持向量机（least squares support vector machine，LSSVM）经粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法优化再与情感聚类分析结合的聚类...
PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码 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...
【机器学习】Weighted LSSVM原理与Python实现：LSSVM的稀疏化改进 【机器学习】Weighted LSSVM：LSSVM的稀疏化改进一、LSSVM的缺点二、WLSSVM的数学原理新的改变三、WLSSVM的python实现新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入...
【预测模型】基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测matlab源码 为解决最小二乘支持向量机(LSSVM)算法中核参数和惩戒参数依赖经验选取导致的短期负荷预测精度较低,收敛速度较慢的问题,提出一种基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)的负荷预测方法.首先通过引入非线性...
298327362733.zip 参考用PSO优化LSSVM解决回归问题，本程序在此基础上用PSO优化LSSVM解决多分类的问题，通过PSO对LSSVM的两个参数进行寻优。程序使用了LSSVM的工具箱，并参考工具箱的说明书使用了三个函数，先对多分类的标签进行处理...
论文研究-基于EMD-PSR-LSSVM的城市燃气管网短期负荷预测.pdf 论文研究-基于EMD-PSR-LSSVM的城市燃气管网短期负荷预测.pdf, ...结果表明:与LSSVM回归预测和BP神经网络预测模型相比,本文提出的组合模型的预测精度更高,是一种更为有效的城市燃气管网短期负荷预测方法.
【预测模型】基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机lssvm求解短期电力负荷预测matlab源码 PSO)优化最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)存在的速度变化梯度方向产生的非最优粒子问题,提出了一种基于自适应粒子群优化LSSVM参数的短期电力负荷预测方法.该预测模型在保持PSO优点的...
【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测 LSSVM的特性 1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用； 2) ...
【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测matlab源码 【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测matlab源码 1 模型介绍 1.1 LSSVM的特性 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替...
Matlab基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测 LSSVM的特性 1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用； 2) ...
论文研究-混沌时间序列的混合预测方法.pdf 提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)的混沌时间序列的混合预测方法.首先利用小波变换将混沌时间序列...
论文阅读：高炉炼铁工序入炉焦比预测的研究 论文题目：高炉炼铁工序入炉焦比预测的研究 作者：岳有军、董安、赵辉、王红君 论文要点 1 研究背景及方法比较 2 研究方法论述 灰色关联度分析（GRA） 最小二乘支持向量机（LSSVM） 粒子群算法（PSO） 基于以上三种...
产量预测文献读后整理2 文献名称基于遗传算法的BP神经网络油田产量预测模型研究 基于遗传算法的BP神经网络油田产量预测模型研究 摘要： 在该文献中将遗传算法与BP神经网络方法进行结合，建立了油田产量预测模型。 原因：只依靠BP神经网络...
基于粒子群优化算法的最小二乘支持向量机预测模型构建（MATLAB实现） 先去下载matlab的lssvm工具箱，网上可以搜到。这里不细说 先用PSO算法进行参数寻优，也就是gamma和sig2两个参数，LS-SVM的原理不细说。 pso.m clc; clear all; n = 2; % n 是自变量的个数 m = 1; % m 是因变量的...
