提出了一种改进的电力负荷短期预测小波网络模型,该模型采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)实 现了小波分解系数的多尺度组合预测 .首先使用多孔算法对短期负荷序列进行小波分解,得到指定尺度下的 近似系数和相关尺度下的小波系数,然后利用 LS-SVM对预测点的系数进行多尺度组合预测,通过小波重 构可以求得相应的预测值 .结合某地区短期负荷需求数据进行了仿真试验,研究了预测点与历史记录数据的 相关关系 .预测结果表明,使用本模型进行短期负荷预测同比传统小波神经网络方法可以获得更好的预测精 度,同时 LS-SVM

粒子群优化最小二乘支持向量机matlab

【预测模型】基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测附matlab源码2

最小二乘支持向量机构造的函数链接型神经网络

结合相空间重构理论和统计学习理论.实现混沌时间序列的多步预测.采用微熵率法求得最优嵌入维数和时延参数,重构系统相空间,用最小二乘支持向量机建立混沌时间序列的多步预测模型,并与径向基函数网络预测模型比较.结果表明,所建立的模型能够捕捉到原混沌系统的动力学特征.前者的归一化均方根预测误差远小于径向基函数网络预测模型的预测误差,泛化能力较强,其预测效果较好.

最小二乘支持向量机论文打包-支持向量机.rar 收集的最小二乘支持向量机相关论文，打包分享~~~

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

针对现有方法在高密度场景人群密度估计不够准确的问题，提出了Gabor滤波结合最小二乘支持向量机（LS-SVM）的人群密度估计算法。首先，设计一组单独的二维Gabor滤波器应用在人群图像中以产生相应的滤波通道。然后，通过计算这些通道上灰度值的均值和方差得到特征向量。最后，采用最小二乘支持向量机分析特征向量和人数之间的关系，完成最终的密度估计。在UCSD数据集和Mall数据集上的实验显示，提出的方法实现了更快的执行时间和更好的精度，证明了基于Gabor滤波器和LS-SVM的人群密度估计算法的有效性。