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果蝇参数寻优FOA-LSSVM的完整程序下载
weixin_39821620
2020-06-21 02:30:35
果蝇参数寻优最小二乘支持向量机FOA-LSSVM的完整程序,自己写的
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/lk23liuke/10454399?utm_source=bbsseo
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果蝇
参数
寻优
FOA
-
LS
SVM
的
完整
程序
果蝇
参数
寻优
最小二乘支持向量机
FOA
-
LS
SVM
的
完整
程序
,自己写的
论文研究-基于混合核函数
FOA
-
LS
SVM
的预测模型.pdf
支持向量机(
SVM
)的核函数类型和超
参数
对预测的精度有重要影响。由于局部核函数学习能力强、泛化性能弱,而全局核函数泛化性能强、学习能力弱的矛盾,通过综合两类核函数各自优点构造了基于全局多项式核和高斯核的混合核函数,并引入
果蝇
优化算法(
FOA
)对最小二乘支持向量机(
LS
SVM
)
参数
进行全局
寻优
,提出了混合核函数
FOA
-
LS
SVM
预测模型。结果表明,该模型较传统方法在电力负荷预测精度上有了明显提高,预测结果科学可靠,在预测中具有良好的实际应用价值。
最小二乘支持向量机
参数
优化代码
代码很齐全,包括用 最小二乘支持向量机进行
参数
优化,曲线拟合等
论文研究-基于
FOA
优化混合核
LS
SVM
的铁路货运量预测.pdf
单一核最小二乘支持向量机(
LS
SVM
)在铁路货运量预测中难以准确描述货运量的复杂变化特征,限制了预测精度的提高。针对该问题,提出一种基于
果蝇
算法(
FOA
)优化混合核
LS
SVM
的预测方法。以多项式核与径向基核组合的混合核函数作为
LS
SVM
核函数,构建铁路货运量的混合核
LS
SVM
预测模型,同时利用
FOA
全局
寻优
能力强、计算速度快等优点优化选择混合核
LS
SVM
参数
。以我国铁路货运量为例进行方法验证。结果表明,所提方法的RMSE、MAE、MAPE和THEIL值分别为8 433.0、6 670.8、0.018 0和0.011 7,均小于其他模型,
FOA
算法搜索混合核
LS
SVM
参数
的时间为40.294 8 s,分别比GA和PSO算法减少了2.620 8 s和20.701 6 s,适合于铁路货运量的短期预测。
果蝇
算法优化极限学习机,支持向量机 最小二乘支持向量机,分类 ,预测。
FOA
ELM
SVM
LS
SVM
。
果蝇
算法优化极限学习机,支持向量机 最小二乘支持向量机,分类 ,预测。
FOA
ELM
SVM
LS
SVM
。
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