混合模型VMD-EEMD-LSTM-LSSVM由二次分解模型VMD-EEMD和误差修正模型LSTM-LSSVM两部分组成。

数字仪表示数读取方法一：基于OpenCV和LSSVM的数字仪表读数自动识别步骤概括：数字仪表图像预处理①采集图像②仪表图像倾斜校正(Canny边缘检测与Hough变换相结合的倾斜校正方法)③图像的形体学处理

机器学习之MATLAB代码--SMA_LSSVM（十一）代码数据结果代码以下代码按照图中顺序依次：1、clc;clearall;closealladdpathaddpath%%导入数据%训练集——190

基于粒子群的LSSVM回归预测PSO-LSSVM为了提高最小二乘支持向量机（lssvm）的回归预测准确率，对lssvm中的惩罚参数和核惩罚参数利用粒子群算法进行优化。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','te

粒子群算法PSO优化LSSVM最小二乘支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，用于回归预测，有例子，易上手，简单粗暴，直接替换数据即可。仅适应于windows系统。质量保证，完美运行。

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灰狼优化算法GWO优化LSSVM最小二乘支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，有例子，易上手，简单粗暴，直接替换数据即可。仅适应于windows系统。

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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍随着现代智能交通系统的发展,准确的交通流量预测,尤其是短时交通流量的预测,对实时交通控制的重要性日益凸显.为了解决交通流量数据

www.esat.kuleuven.be/sista/lssvmlab/安装步骤：1.将下载好的zip解压到matlab路径下toolbox文件夹内如：2.对于中文版matlab,点“主页”——“设置路径”——“添加并包含子文件夹”（找到LSSVM

最小二乘支持向量机–LSSVM分类及MATLAB代码实现文章目录最小二乘支持向量机--LSSVM分类及MATLAB代码实现1.LSSVM算法原理1.1支持向量机(SVM)1.2最小二乘支持向量机(LSSVM

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回归预测|MATLAB实现LSSVM(最小二乘支持向量机)多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现LSSVM(最小二乘支持向量机)多输入单输出最小二乘支持向量机程序设计多变量回归主程序单变量回归主程序拓展学习参考资料致谢最小二乘支持向量机同样是对原始对偶问题进行求解

%%清空环境clcclear%%导入训练数据和测试数据train=[30000.1760.20.2113.04;60000.1810.20.2226.08;90000.1860.20.2339.12;120000.1930.20.2452.16;150000.1980.20.2565.2;180000.2020.20.2678.24;210000.2080.20.2791.28;240000.21

原文链接：PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码一、PSO1.概念粒子群优化算法(PSO：Particleswarmoptimization)是一种进化计算技术。

1内容介绍轴承退化过程预测在工业中极为重要，本文提出了一种基于主成分分析（PCA）和优化的LS-SVM方法实现轴承退化预测的新方法。首先，采用时域、频域、时频域特征提取方法从质量振动信号中提取原始特征；由于提取的原始特征仍然具有高维且包含冗余信息，采用多特征融合技术PCA对原始特征进行合并降维，提取出典型的敏感特征；然后，基于提取的特征构建并训练LS-SVM模型用于轴承退化过程预测。最后，用粒子群

首先需要下载LSSVM工具箱，设置添加文件夹路径到matlab中；主要任务：PSO优化LSSVM的两个参数gam，sig2.main.m代码：[train_x,train_y]=loadtraindata

目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述LSSVM模型的本质是一个分类机,优化目标是得到最优分类间隔使得模型的拟合误差最小，在区域铁路货运量预测中，其优化目标、约束条件表示为可以发现,

个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述准确的电力负荷预测对电网稳定运行有着重要作用。电力负荷大小受多种关键信息影响:温度湿度、风速、日期类型、地区GDP等。然而，通常情况下难以获得所有关键信息的准确数据。因此,若能在关键信息缺失情况下实施较为准

⛄一、人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机LSSVM简介1最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进算法[9,10],它将SVM算法中的不等式约束转化为等式约束,采用最小二乘线性系统作为损失函数代替支持向量机所采用的二次规划方法

1简介短时交通流预测是实现智能交通控制与管理,交通流状态辨识和实时交通流诱导的前提及关键,也是智能化交通管理的客观需要.到目前为止,它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析基础上,采用天

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍准确预测光伏电站输出功率,是促进光伏并网发电,提高电网运行稳定性的主要途径之一.该文提出一种基于粒子群算法最小二乘支持向量机(

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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>SVM的实现工具箱有很多，但我还是认为libsvm最好用（lssvm也不错的说），我认为把这一个SVM的实现工具箱研究的透彻就够了，反正我是够用了，

MATLAB数据分析，基于遗传算法，粒子群优化算法优化BP神经网络GA-BP和PSO-BP的数据回归预测，LSSVM的粒子群优化算法和灰狼优化算法，径向基函数RBF（pso-rbf）预测，极限学习机ELM

、基本理论1.PSO算法2.VMD算法3.MCKD算法3.1算法简介3.2算法原理二、PSO_VMD_MCKD三、MATLAB代码参考文献一、基本理论1.PSO算法有关PSO的介绍请阅读博文：PSO-LSSVM

一、鲸鱼算法及LSSVM简介1鲸鱼优化算法（WhaleOptimizationAlgorithm，WOA）简介鲸鱼优化算法(WOA)，该算法模拟了座头鲸的社会行为，并引入了气泡网狩猎策略。

首先是模型，什么SVM、LSSVM、SVR、BP等等传统，

一、简介1、最小二乘支持向量机LSSVM基本原理最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进，它是将传统支持向量机中的不等式约束改为等式约束,且将误差平方和(SumSquaresError)损失函数作为训练集的经验损失

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一、简介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

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一、源代码%=====================================================================%初始化clccloseallclearformatlongtic%==============================================================%%导入数据data=xlsread('1.xlsx');

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；  

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；  

1、最小二乘支持向量机LSSVM基本原理最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进，它是将传统支持向量机中的不等式约束改为等式约束,且将误差平方和(SumSquaresError)损失函数作为训练集的经验损失

一、PSO1.概念粒子群优化算法(PSO：Particleswarmoptimization)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.算法的原理和实现步骤2.1算法原理PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解。在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”(pbest，gbest)来更新自己。在找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更

SVM分类，就是找到一个平面，让两个分类集合的支持向量或者所有的数据（LSSVM）离分类平面最远；SVR回归，就是找到一个回归平面，让一个集合的所有数据到该平面的距离最近。我们来推导一下SVR。

LSSVM为短期电力负荷预测提供了一个新的研究方向，本文将LSSVM用于短期电力负荷预测,提出基于LSSVM的短期电力负荷预测模型,同时建立基于麻雀算法(SSA)模型对LLSVM进行参数优化以提高预测精度

最小二乘支持向量回归Matlab实现可以用LSSVM下载LSSVM链接下载算法包根据自己选择下载合适的版本，如果matlab版本>2013，可以选择R2009-R2013版本的。

LSSVM-回归gamma=100;sig2=13;type='functionestimation';%训练模型[alpha,b]=trainlssvm({x_train,y_train,type,gamma

传统的分类方法有聚类，LR逻辑回归，传统SVM，LSSVM等。其中LR和svm都是二分类器，可以将多个LR或者svm组合起来，做成多分类器。

SVM分类，就是找到一个平面，让两个分类集合的支持向量或者所有的数据（LSSVM）离分类平面最远；SVR回归，就是找到一个回归平面，让一个集合的所有数据到该平面的距离最近。

SVR的推导LSSVM（LeastSquareSVM）是将Kernel应用到ridgeregression中的一种方法，它通过将所有样本用最小二乘误差进行拟合（这个拟合是在kernel变换过的高维空间）

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仪表自动识别方法汇总进入实验室，接到的第一个任务，老师让查一些仪表识别的解决方案，搜集了三天相关的博客和论文，自认为比较好的四个方法，自己总结了一下：数字仪表示数读取方法一：基于OpenCV和LSSVM