根据灰色理论(grey model，GM)所需原始数据少、建模简单、运算方便等优势，以及最小二乘支持向量机(least square support vector machine LS-SvM)所具有的泛化能力强、运算速度快、非线形拟合精度高、参数优化好、小样本等优点，建立了灰色理论和最小二乘支持向量机组合预测模型，并将此模型应用于灌区用水量预测中。预测结果与实际结果吻合良好，验证了所提出组合方法的有效性和实用性，可以作为灌溉用水量预测的有效工具。
2021-09-26 16:32:29
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将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机, 提出一种基于支持向量数据域描述的模糊隶属度函数模型,
将输入空间中的样本映射到一个高维的特征空间; 然后根据其偏离数据域的程度赋予不同的隶属度. 该方法提高了
最小二乘支持向量机的抗噪声能力, 尤其适用于未能完全揭示输入样本特性的情况. 将提出的方法用于催化裂化分
馏塔轻柴油凝固点的软测量建模, 仿真结果表明, 该模糊隶属度函数模型能够提高最小二乘支持向量机的预测精度.
2021-09-24 14:42:41
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行业分类-设备装置-一种基于最小二乘支持向量机的水松纸透气度检测方法.zip
2021-09-11 18:05:28
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最小二乘支持向量机分类程序实例，使用lssvm工具箱，安装好后，直接可以运行，包含注释，matlab程序源代码，简单易懂的分类例子，.m文件格式
2021-09-11 09:10:25
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该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试，包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据集可高达20，000或更多点的数据。LS- SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本，以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。
2021-09-04 17:13:55
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为提高最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型的精度,准确预测煤炭开采成本.利用改进的自适应粒子群算法(IAPSO)的全局搜索能力,寻找LSSVM最优的惩罚因子r和高斯核函数的半径σ,提出一种IAPSO-LSSVM预测算法.在分析影响煤炭开采成本的空间因素、时间因素和定性因素的基础上,构建基于IAPSO-LSSVM的煤炭开采成本预测模型,并以TF煤业集团数据进行仿真实验.结果表明:与LSSVM、PSO-LSSVM算法相比,该模型预测效果更好.
2021-08-13 14:32:30
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基于LSSVM优化组合的风速短期预测，周会友，滕婧，风速受地理环境等因素影响，具有很大的随机波动性，被认为是最难准确预测的参数之一。对风电场风速的准确预测，可有效缓解风速变
2021-07-29 16:37:45
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