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matlab聚类的代码-online-svr:精确的在线
支持向量回归
在Python中的实现
matlab聚类的代码在线SVR 方法改编自马俊水,James Theiler和Simon Perkins的论文“准确的在线
支持向量回归
”。 该代码本质上是Francesco Parrella的MATLAB代码的Python重写。 包括一个未记录的应用程序,用于在流量中预测群集大小。 用于卡内基梅隆大学机器人技术的16-831统计技术中的小组项目。
2023-06-14 09:50:49
485KB
系统开源
1
支持向量回归
(SVR)原理介绍1
引入拉格朗日乘子,构造拉格朗日函数为:令对和的偏导为零,可得:将式(8)~(11)代入式(7),即可得到SVR的对偶问题上述过程满足KKT条件,有(这里有一个问
2023-04-18 14:01:27
595KB
回归
1
基于LSTSVR模型的边缘计算预测变压器平均油温及绕组热点温度
变压器绕组的热点温度过高,会导致变压器绝缘脆解、裂化甚至击穿短路。因此及时、准确地预测出变压器绕组的热点温度,对提高变压器运行的安全可靠性至关重要。利用最小二乘双
支持向量回归
机(LSTSVR)作为边缘计算模型,将变压器油中气体色谱分析数据信息与变压器负载电流、环境温度、顶层油温、上死角温度等变压器运行信息结合,构建监测系统架构,预测变压器的平均油温,并计算出绕组热点温度。将所提方法得到的数据与实测数据进行对比,结果利用LSTSVR模型实现了变压器平均油温及绕组热点温度的准确预测,且该模型的预测精度优于最小二乘
支持向量回归
机模型,有效地提高了绕组热点温度测量的精度。现场实例也证明了所提方法的有效性和可靠性。
2022-10-29 18:26:10
3.44MB
变压器 最小二乘双支持向量回归机 绕组 热点温度 边缘计算
1
支持向量回归
,支持向量机SVM.rar
支持向量机SVM,回归。
2022-05-07 10:04:05
890KB
SV
1
LSSVR回归,svr
支持向量回归
,matlab源码.zip
LSSVR回归,svr
支持向量回归
,matlab源码
2022-04-14 18:58:16
16KB
Support Vector Regression:在线
支持向量回归
(使用高斯核)-matlab开发
在线回归 在线学习算法不限于分类问题。 内核 adatron 算法的更新规则还建议了用于创建优化的在线版本的通用方法。 使内核 adatron 算法的第一次更新等价于 αi ← αi + ∂W(α) ∂αi 使其成为一种简单的梯度上升算法,并通过修正来确保满足附加约束。 例如,如果我们将相同的方法应用于
支持向量回归
算法的线性 ε 不敏感损失版本。 支持向量机的优点之一,
支持向量回归
作为它的一部分,它可以用来避免在高维特征空间中使用线性函数的困难,并将优化问题转化为对偶凸二次规划。 在回归情况下,损失函数用于惩罚大于阈值 - 的错误。 这种损失函数通常会导致决策规则的稀疏表示,从而带来显着的算法和表示优势。 参考: 模式分析的内核方法作者:John Shawe-Taylor & Nello Cristianini http://kernelsvm.tripod.com/
2022-04-06 09:49:06
35KB
matlab
1
选择性激光烧结成型件密度的
支持向量回归
预测!.pdf
选择性激光烧结成型件密度的
支持向量回归
预测!.pdf
2022-04-06 00:22:49
225KB
回归
支持向量机
算法
机器学习
基于PLS-SVR的三组分混合气体定量分析
为了进一步提高多组分气体分析的准确度,对采用AOTF-NIR光谱仪采集甲烷、乙烷和丙烷多组分混合气体的近红外光谱数据建立了新的分析模型。首先对光谱数据采用偏最小二乘法(以下简称PLS)进行特征提取,随后将提取得到的潜变量作为
支持向量回归
机(以下简称SVR)的输入建立多组分混合气体的定量分析模型。结果显示,PLS特征提取耦合SVR对近红外光谱的定量分析取得了很好的分析效果。
2022-03-12 09:48:40
322KB
定量分析
近红外光谱仪
偏最小二乘
支持向量回归机
1
论文研究-基于深度学习的短时交通流预测.pdf
针对现有预测方法未能充分揭示交通流内部的本质规律,提出了一种基于深度学习的短时交通流预测方法。该方法结合深度信念网路模型(DBN)与
支持向量回归
分类器(SVR)作为预测模型,利用差分去除交通流数据的趋势向,用深度信念网络模型进行交通流特征学习,在网络顶层连接
支持向量回归
模型进行流量预测。实际交通流数据测试结果表明,提出的预测模型与传统预测模型相比具有更高的预测精度,预测性能提高了18.01%,是一种有效的交通流预测方法。
2022-01-09 15:14:38
1.09MB
交通流预测
深度学习
短时交通流
支持向量回归
1
密度加权孪生
支持向量回归
机
为了使数据集的内在分布更好地影响训练模型, 提出一种密度加权孪生
支持向量回归
机算法. 该算法通过?? 近邻算法计算获得每个数据点基于数据密度分布的密度加权值, 并将密度加权值引入到标准孪生
支持向量回归
机算法中. 算法能够很好地反映训练数据集的内在分布, 使数据点准确影响训练模型. 通过6 个UCI 数据集上的实验结果分析验证了所提出算法的有效性.
2021-12-30 09:42:24
148KB
密度加权|??
近邻法|内在分布
1
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