分类预测 | MATLAB实现GAPSO-LSSVM多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现GAPSO-LSSVM多输入分类预测
目录
- 分类预测 | MATLAB实现GAPSO-LSSVM多输入分类预测
- 预测效果
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
预测效果




基本介绍
1.分类预测 | MATLAB实现GAPSO-LSSVM多输入分类预测
2.代码说明:要求于Matlab 2021版及以上版本。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式1:同等价值程序兑换;
- 完整程序和数据获取方式2:私信博主回复 MATLAB实现GAPSO-LSSVM多输入分类预测获取。
%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%% 个体极值和群体极值
[fitnesszbest, bestindex] = min(fitness);
zbest = pop(bestindex, :); % 全局最佳
gbest = pop; % 个体最佳
fitnessgbest = fitness; % 个体最佳适应度值
BestFit = fitnesszbest; % 全局最佳适应度值%% 迭代寻优
for i = 1 : maxgenfor j = 1 : sizepop% 速度更新V(j, :) = V(j, :) + c1 * rand * (gbest(j, :) - pop(j, :)) + c2 * rand * (zbest - pop(j, :));V(j, (V(j, :) > Vmax)) = Vmax;V(j, (V(j, :) < Vmin)) = Vmin;% 种群更新pop(j, :) = pop(j, :) + 0.2 * V(j, :);pop(j, (pop(j, :) > popmax)) = popmax;pop(j, (pop(j, :) < popmin)) = popmin;% 自适应变异pos = unidrnd(numsum);if rand > 0.95pop(j, pos) = rands(1, 1);end% 适应度值fitness(j) = fun(pop(j, :), hiddennum, net, p_train, t_train);endfor j = 1 : sizepop% 个体最优更新if fitness(j) < fitnessgbest(j)gbest(j, :) = pop(j, :);fitnessgbest(j) = fitness(j);end% 群体最优更新 if fitness(j) < fitnesszbestzbest = pop(j, :);fitnesszbest = fitness(j);endendBestFit = [BestFit, fitnesszbest];
end
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130462492
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129679476?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129659229?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129653829?spm=1001.2014.3001.5501
相关文章:
分类预测 | MATLAB实现GAPSO-LSSVM多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现GAPSO-LSSVM多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现GAPSO-LSSVM多输入分类预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.分类预测 | MATLAB实现GAPSO-LSSVM多输入分类预测 2.代码说明:要求于Matlab 2021版及以上版本。 程序…...
JMeter 的并发设置教程
JMeter 是一个功能强大的性能测试工具,可以模拟许多用户同时访问应用程序的情况。在使用 JMeter 进行性能测试时,设置并发是非常重要的。本文将介绍如何在 JMeter 中设置并发和查看报告。 设置并发 并发是在线程组下的线程属性中设置的。 线程数&#…...
数据治理有哪些产品
数据治理是现代企业管理中至关重要的一个环节。随着企业的数据量不断增长,如何有效地管理和利用数据成为了一个亟待解决的问题。幸运的是,市场上已经涌现出了许多优秀的数据治理产品,下面就来介绍一些常见的数据治理产品。 首先,我…...
windows安装go,以及配置工作区,配置vscode开发环境
下载安装go 我安装在D:\go路径下配置环境变量 添加GOROOT value为D:\go修改path 添加%GOROOT%\bin添加GOPATH value为%USERPROFILE%\go 其中GOPATH 是我们自己开发的工作区,其中包含三个folder bin,pkg,以及src,其中src为我们编写代码的位置 配置vscod…...
第五章nginx负载均衡
负载均衡:反向代理来实现 nginx的七层代理: 七层是最常用的反向代理方式,只能配置在nginx配置文件的hppt模块中。而且配置方法名称:upstream模块,不能写在server中,也不能在location中,在http…...
MATLAB计算一组坐标点的相互距离(pdist、squareform、pdist2函数)
如果有一组坐标P(X,Y),包含多个点的X和Y坐标,计算其坐标点之间的相互距离 一、坐标点 P[1 1;5 2;3 6;8 8;4 5;5 1; 6 9];二、pdist函数 输出的结果是一维数组,获得任意两个坐标之间的距离,但没有对应关系 Dpdist(P)三、square…...
我国农机自动驾驶系统需求日益增长,北斗系统赋能精准农业
中国现代农业的发展,离不开智能化、自动化设备,迫切需要自动驾驶系统与农用机械的密切结合。自动驾驶农机不仅能够缓解劳动力短缺问题,提升劳作生产效率,同时还能对农业进行智慧化升级,成为解决当下农业痛点的有效手段…...
防雷检测行业应用完整解决方案
防雷检测是指对雷电防护装置的性能、质量和安全进行检测的活动,是保障人民生命财产和公共安全的重要措施。防雷检测的作用和意义主要有以下几点: 防止或减少雷电灾害事故的发生。雷电是一种自然现象,具有不可预测、不可控制和高能量等特点&a…...
16.4 【Linux】特殊文件与程序
16.4.1 具有 SUID/SGID 权限的指令执行状态 SUID 的权限其实与程序的相关性非常的大!为什么呢?先来看看 SUID 的程序是如何被一般使用者执行,且具有什么特色呢? SUID 权限仅对二进制程序(binary program)…...
qrcode.react生成二维码
qrcode.react 是一个**用于生成二维码(QR 码)的 React 组件库。**它提供了一个 React 组件,可以轻松地在 React 应用程序中生成和显示 QR 码。 使用 qrcode.react,可以以声明式的方式在 React 组件中定义 QR 码的内容、尺寸、颜色…...
ETF套利及交易者如何进行套利的
ETF套利 什么是ETF套利为什么同一ETF在不同交易所上的价格会出现差异?如何操作ETF套利交易所如何解决ETF套利问题的? 什么是ETF套利 ETF(Exchange-Traded Fund)套利是一种通过利用市场中不同交易所交易价格之间的差异来获得利润的…...
了解异或的好处和用途
1.什么是异或? 异或:对于二进制,相同为0 不同为11 ⊕ 1 00 ⊕ 0 01 ⊕ 0 10 ⊕ 1 1 2.异或的好处? 异或的好处?1.快速比较两个值 2.xor a a例如 a 3 011xor 0110003.可以使用 异或 来使某些特定的位翻转【原因…...
vue函数式组件
<template>改为<template functional> 即可然后模板里使用到父组件参数的话,需在变量前面加上 props,如 <div>{{count}}</div> 改为 <div>{{props.count}}</div>如果组件比较简单,只是展示数据的话&…...
Idea Live Template 功能总结
文章目录 Java自带的template属性模板psf——public static finalpsfi——public static final intpsfi——public static final StringSt——String 方法模板psvm——main方法sout——打印语句iter——for迭代循环fori——for循环 代码块模板if-e —— if elseelse-if 自定义自…...
场景入门12----构造脚本搭建栅栏和石头墙
打开任意一个蓝图都有构造脚本,就是当这个蓝图在诞生时就会运行的东西 新建一个蓝图,在构造函数里添加静态网格体,把蓝图拖出来就能显示 多个栅栏 创建多个栅栏。新建一个变量为栅栏数量,数组从0开始,所以countt要减一…...
零基础看懂免费开源的Stable Diffusion
文章目录 前言Diffusion模型推理过程训练过程 Stable Diffusion模型参考 前言 前面一篇文章主要讲了扩散模型的理论基础,还没看过上篇的小伙伴可以点击查看:DDPM理论基础。这篇我们主要讲一下一经推出,就火爆全网的Stable Diffusion模型。St…...
Zmq适配Win7 SP0 / Win XP/ Win 2k
1.目的 由于发布版本的libzmq使用了较多新的系统特性,导致在低版本windows平台上无法使用。 因此,需要对zmq源码进行修改以适配低版本的系统,如Win7 SP0,Win XP,Win2003等等。 2.Win7 SP0 #if defined ZMQ_HAVE_WIN…...
掌握Python的X篇_30_使用python解析网页HTML
本篇将会介绍beutifulsoup4模块,可以用于网络爬虫、解析HTML和XML,对于没有接触过前端,不了解HTML是如何工作的,需要先解释一下什么事HTML。 1. HTML 网页中的各种布局等的背后都是非常简单的纯文本格式,那种格式称为…...
广联达OA前台sql注入+后台文件上传漏洞复现分析
文章目录 前言资产特征前台sql注入后台文件上传解决办法 前言 最近看到广联达OA的前端sql注入和后端文件上传漏洞联动的poc 广联达科技股份有限公司以建设工程领域专业应用为核心基础支撑,提供一百余款基于“端云大数据”产品/服务,提供产业大数据、产业…...
No view found for id 0x7f0901c3 for fragment解决以及线上bug排查技巧
情景再现 开发这么久,不知道你们是否也经历过这样的情况,测试或者用户,反馈app闪退,结果你自己打开开发工具,去调试,一切正常,然后闪退还是存在,只是在开发环境中不能重现。这种情况…...
未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?
编辑:陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战,在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...
练习(含atoi的模拟实现,自定义类型等练习)
一、结构体大小的计算及位段 (结构体大小计算及位段 详解请看:自定义类型:结构体进阶-CSDN博客) 1.在32位系统环境,编译选项为4字节对齐,那么sizeof(A)和sizeof(B)是多少? #pragma pack(4)st…...
java调用dll出现unsatisfiedLinkError以及JNA和JNI的区别
UnsatisfiedLinkError 在对接硬件设备中,我们会遇到使用 java 调用 dll文件 的情况,此时大概率出现UnsatisfiedLinkError链接错误,原因可能有如下几种 类名错误包名错误方法名参数错误使用 JNI 协议调用,结果 dll 未实现 JNI 协…...
ETLCloud可能遇到的问题有哪些?常见坑位解析
数据集成平台ETLCloud,主要用于支持数据的抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)过程。提供了一个简洁直观的界面,以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...
Python爬虫(一):爬虫伪装
一、网站防爬机制概述 在当今互联网环境中,具有一定规模或盈利性质的网站几乎都实施了各种防爬措施。这些措施主要分为两大类: 身份验证机制:直接将未经授权的爬虫阻挡在外反爬技术体系:通过各种技术手段增加爬虫获取数据的难度…...
c#开发AI模型对话
AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署,直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型,但是目前国内可能使用不多,至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...
【HarmonyOS 5 开发速记】如何获取用户信息(头像/昵称/手机号)
1.获取 authorizationCode: 2.利用 authorizationCode 获取 accessToken:文档中心 3.获取手机:文档中心 4.获取昵称头像:文档中心 首先创建 request 若要获取手机号,scope必填 phone,permissions 必填 …...
Web 架构之 CDN 加速原理与落地实践
文章目录 一、思维导图二、正文内容(一)CDN 基础概念1. 定义2. 组成部分 (二)CDN 加速原理1. 请求路由2. 内容缓存3. 内容更新 (三)CDN 落地实践1. 选择 CDN 服务商2. 配置 CDN3. 集成到 Web 架构 …...
STM32HAL库USART源代码解析及应用
STM32HAL库USART源代码解析 前言STM32CubeIDE配置串口USART和UART的选择使用模式参数设置GPIO配置DMA配置中断配置硬件流控制使能生成代码解析和使用方法串口初始化__UART_HandleTypeDef结构体浅析HAL库代码实际使用方法使用轮询方式发送使用轮询方式接收使用中断方式发送使用中…...
Python Einops库:深度学习中的张量操作革命
Einops(爱因斯坦操作库)就像给张量操作戴上了一副"语义眼镜"——让你用人类能理解的方式告诉计算机如何操作多维数组。这个基于爱因斯坦求和约定的库,用类似自然语言的表达式替代了晦涩的API调用,彻底改变了深度学习工程…...
