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自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法
自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法
,最小二乘支持向量机
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2010-11-16
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自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法,对写高水平的论文有非常好的帮助
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MLSSVR:多输出最小二乘支持向量回归器
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5星 · 资源好评率100%
MLSSVR 多输出最小二乘支持向量回归机 1.简介 1.1。 描述 多元输出回归旨在学习从多元输入特征空间到多元输出空间的映射。 尽管它具有潜在的用途,但是最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的标准公式[1] [2]无法应对多输出情况。 通常的过程是训练多个独立的LS-SVR,从而忽略不同输出之间潜在的(潜在的)非线性交叉相关性。 为了解决这个问题,受多任务学习方法(如[3])的启发,Xu
最小二乘支持向量机
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本次实验为使用LS-SVM预测,注意使用的为最小二乘方法,谢谢大家使用!另:本次实验为回归预测
一种新的最小二乘支持向量机算法.pdf
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最小二乘支持向量机 一种新的最小二乘支持向量机算法
最小二乘支持向量机回归估计方法
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回归估计最小二乘支持向量机
最小二乘支持向量机程序代码
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给出了最小二乘支持向量机在matlab中的仿真程序
论文研究-自适应迭代滤波插值算法 .pdf
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自适应迭代滤波插值算法,王红卫,程永强,本文提出一种自适应迭代滤波插值算法。该算法分为三个步骤:首先采用双线性插值算法进行初始插值,然后对绿平面在色差域内进行自
最小二乘支持向量机参数优化代码
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4星 · 用户满意度95%
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
采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数
浏览:153
采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数,是关于支持向量机的论文
时序峰值预测的最小二乘支持向量回归模型
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<p>针对最小二乘支持向量回归模型中, 呈稀疏分布的时序峰值样本拟合预测误差偏大的问题, 基于加权最小<br> 二乘思想, 提出一种新的用于时序峰值预测的最小二乘支持向量回归模型. 根据样本分布密度和输出期望幅值, 优化<br> 了经验风险控制目标. 解得模型的拟合预测误差不受样本分布的影响, 而且在保持整体样本拟合预测精度的同时, 对<br> 峰值样本的拟合预测精度有了显著提高. Lore
支持向量机回归预测代码
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支持向量机用于回归预测的源代码。
论文研究-离群数据挖掘方法在电力负荷预测中的应用.pdf
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该方法在加权最小二乘支持向量机的基础上,引入用矢量基学习和自适应迭代相结合的方式得到一个小的支持向量,同时采用加权方法确定权值系数以减小训练样本中非高斯噪声的影响。通过对动态非线性时变系统的仿真,结果...
一种稳定的总体最小二乘自适应滤波算法 (2004年)
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该算法以系统的增广权向量的瑞利商与增广权向量最后元素的约束项的和作为总损失函数,利用梯度最陡下降原理导出权向量的自适应迭代算法,并通过对算法稳定性的分析确定了算法中学习因子的取值范围。所提出的算法稳定...
airPLS是一种基线校正方法,全称为自适应迭代重加权惩罚最小二乘法
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airPLS是一种基线校正方法,全称为自适应迭代重加权惩罚最小二乘法。这种方法在拉曼光谱的基线校正中应用较为广泛,其特点是能够自适应获得迭代过程中的权重向量,并且参数调节简便,只使用一个参数就能控制拟合背景...
论文研究-改进的粒子群算法在传感器温度补偿中的应用.pdf
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针对红外气体传感器测量精度受环境温度影响较大的问题,提出了一种基于嵌入自适应Levy变异免疫粒子群-最小二乘支持向量机(ALIPSO-LSSVM)的温度补偿算法。ALIPSO算法引入Levy flight对子代粒子进行自适应变异,确保...
最小二乘支持向量机LSSVM
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介绍了作为支持向量机(SVM)理论基础的统计学习理论和SVM的原理,推导了SVM回归模型;本文采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据,分析影响预测的各种因素,总结了负荷变化的规律性,对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正,对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响,而目前依然是基于经验的办法解决。对此,本文采用
最小二乘支持向量机 SVM 源码
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4星 · 用户满意度95%
自己用C++结合OPECV实现的最小二乘支持向量机源代码~完全可运行
最小二乘法支持向量机工具箱
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5星 · 资源好评率100%
采用最小二乘法支持向量机对数据进行分类,预测。 该程序已经过验证,可以使用。
最小二乘支持向量机(LSSVMtoolbox)--工具包
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最小二乘支持向量机MATLAB程序,可分多类
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该代码可用于进行最小二乘支持向量机的训练数据,分类,有demo数据,可直接运行
lssvm最小二乘支持向量机实例
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matlab最小二乘支持向量机(lssvm)工具箱的实例
最小二乘向量机的代码预测和训练
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最小二乘向量机的代码预测和训练,最小二乘支持向量机matlab程序+使用教程。。
动态加权最小二乘支持向量机
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加权最小二乘支持向量机的时间序列预测方法,能够跟踪时变非线性系统的动态特性
最小二乘算法总结(算法+程序)
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目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Wa
最小二乘支持向量机MATLAB程序(附详细说明)
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该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试,包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据集可高达20,000或更多点的数据。LS- SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本,以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。
基于自适应PSO算法的LS SVM牵引变压器绝缘故障诊断模型
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结合罗杰斯比值法,基于自适应PSO算法和最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出一种牵引变压器绝缘故障诊断模型。该模型提出一种自适应PSO算法,即根据群体的收敛程度和个体的适应值来调整惯性权重,加快训练速度,利用...
一种支持向量机的动态自适应加权算法 (2009年)
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针对现有回归型加权支持向量机直接选择加权系数法存在的不足,提出了一种对加权系数进行寻优的新方法―――动态自适应加权算法。通过对权系数进行的自适应迭代调整,以确定其最优值,并进行了实验仿真。仿真结果表明:...
PSO并行优化LSSVR非线性黑箱模型辨识 (2010年)
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针对非线性黑箱系统辨识中存在不确定性、高阶次,采用常规辨识方法建立其精确数学模型十分困难等问题,提出一种基于自适应粒子群算法的最小二乘支持向量机回归(PSO-LSSVR)非线性系统辨识方法。该方法采用2组自适应粒子...
论文研究-基于粒子群与支持向量机的隧道变形预测模型.pdf
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将该算法应用于基于支持向量机的隧道变形预测模型中,对预测模型的超参数进行优化,并利用稳态与非稳态两组实测工况数据对组合算法进行工程测试,结果表明采用SaωPSO SVM算法可有效提高预测模型的计算精度,增强其...
论文研究-基于三维点云模型的特征线提取算法.pdf
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然后使用自适应迭代过程得到两个或多个面的相交线上曲率值和法向量发生突变的尖锐特征点, 这些点与视角无关; 最后, 用改进的特征折线生长算法, 将特征点连接, 得到光顺特征线。实验证明, 该算法具有良好的自适应性...
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wangxiaozhen123
2019-08-12
垃圾,文件不行
gang6062106
2015-01-19
还在慢慢学习怎么使用
gdhd888
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