这是一个实现了PSO-SVM算法的Matlab程序,每个模块都有详细的注释,易于理解和高效利用。程序中可能缺少数据,用户可以通过访问数据库自行下载所需数据。
基于PSO-SVM的Matlab程序
相关推荐
MATLAB支持向量机PSO-SVM粒子算法优化代码
这篇文章介绍了如何使用粒子群算法优化MATLAB中的支持向量机程序,以提高对股票价格和经济走势的预测精度。
Matlab
4
2024-07-28
PSO-SVM预测模型在综采面缓倾斜煤层区段煤柱宽度中的应用
为了精确预测缓倾斜煤层区段煤柱宽度,分析了影响综采工作面的主要因素,并选取了8个关键因子。建立了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的预测模型,通过对PSO-SVM、网格搜索优化支持向量机(GS-SVM)和遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)三种方法的对比分析,结果显示PSO-SVM方法的预测平均相对误差仅为1.81%,具有较高的预测精度和普适性。该模型能够有效预测缓倾斜煤层区段煤柱宽度,对综采工作面具有重要指导意义。
统计分析
1
2024-08-02
基于MATLAB的SVM程序解决军事应用问题
这个程序基于libsvm,演示了如何使用MATLAB中的SVM解决军事应用中的问题。代码经过验证可直接运行,libsvm库已包含在压缩包中。
Matlab
0
2024-08-28
PSO-Enhanced ADR SVM for Futures Prediction
利用PSO优化自抗扰的SVM进行期货预测. 探讨了通过粒子群优化(PSO)技术提升自抗扰控制的支持向量机(SVM)模型在期货市场中的预测性能。
Matlab
0
2024-11-04
基于MATLAB平台的SVM图像分类程序卫星干扰信号分类
这是一个基于MATLAB平台开发的SVM图像分类程序,有效分类卫星干扰信号。该程序利用支持向量机算法进行信号分析和分类,适用于处理各类干扰信号。
Matlab
2
2024-08-03
基于MATLAB的粒子群算法(PSO)工具包
粒子群算法,又称为粒子群优化算法(PSO),是近年来发展起来的一种新的进化算法。PSO算法属于进化算法的一种,类似于遗传算法,它从随机解出发,通过迭代寻找最优解。与遗传算法相比,PSO算法的规则更为简单。压缩文件包含英文说明书。
Matlab
2
2024-07-29
基于MATLAB的时间窗车辆路径规划PSO算法研究
在本视频中,基于MATLAB的粒子群算法解决带时间窗的车辆路径规划问题,目标是实现总成本最低。具体内容包括: 1. 代码压缩包包含主函数:main.m;调用函数为其他m文件,运行结果无需额外效果图; 2. 兼容MATLAB 2019b版本,运行中如有错误可根据提示调整,若有问题请联系博主; 3. 运行步骤:将所有文件放入MATLAB当前文件夹,双击打开main.m文件并点击运行,即可得到结果; 4. 如需进一步咨询,欢迎私信博主,提供完整代码、期刊复现、MATLAB定制程序等服务。
Matlab
0
2024-11-03
经典支持向量机(SVM)算法的MATLAB仿真程序
经典支持向量机(SVM)算法的MATLAB仿真程序,适用于各种数据的SVM实验。
Matlab
2
2024-07-28
使用Matlab编写的SVM数据归一化程序
这是一个专为SVM设计的数据归一化程序,其主要功能是消除不同变量之间的量纲差异,从而提高模型的准确性和稳定性。
Matlab
0
2024-09-26