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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-LSSVM
的
完整
程序
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
论文研究-基于混合核函数
FOA-LSSVM
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(LSSVM)
参数
进行全局
寻
优
,提出了混合核函数
FOA-LSSVM
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LSSVM的铁路货运量预测.pdf
单一核最小二乘支持向量机(LSSVM)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LSSVM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LSSVM核函数,构建铁路货运量的混合核LSSVM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LSSVM
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LSSVM
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 LSSVM。
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 LSSVM。
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