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多智能体粒子群优化的SVR 模型预测控制
参数的优化选择对支持向量回归机的预测精度和泛化能力影响显著, 鉴于此, 提出一种多智能体粒子群算法(MAPSO) 寻优其参数的方法, 并建立MAPSO支持向量回归模型, 用于非线性系统的模型预测控制, 推导出最优控制率. 采用该算法对非线性系统进行仿真, 并与基于粒子群算法、基于遗传算法优化支持向量回归机的模型预测控制方法和RBF 神经网络的预测控制方法进行比较, 结果表明, 所提出的算法具有更好的控制性能, 可以有效应用于非线性系统控制中.
2021-11-26 15:59:24
341KB
支持向量回归机|多智能体|粒子群优化|模型预测控制
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绕轴旋转向量:将三维向量绕指定轴旋转指定角度。-matlab开发
这是一个非常简单的程序,它实现了罗德里格斯的旋转公式。 输入是要绕指定轴旋转指定角度的三维列向量或行向量的数组。 输出是与输入数组具有相同维度的旋转向量数组。
2021-11-25 22:02:04
2KB
matlab
1
数据挖掘中的新方法--支持向量机
买的书太贵,终于找到资料了。大家共享,我的积分不多,设为3了。
2021-11-25 21:51:33
7.7MB
数据挖掘
支持向量机
1
支持向量机的论文
svm的一片有价值的论文,可以参考建立相关系统。作为人工智能的基础性入门系统。
2021-11-25 21:43:57
459KB
svm
1
支持向量机 比较完整的原理推导(论文)
支持向量机 比较完整的原理推导(论文)
2021-11-25 21:36:41
1.03MB
支持向量机
1
Libsvm-3.1支持向量机
LibSVM是台湾 林智仁(Chih-Jen Lin's) 教授2001年开发的一套支持向量机的库,这套库运算速度还是挺快的,可以很方便的对数据做分类或回归。 由于libSVM程序小,运用灵活,输入参数少,并且是开源的,易于扩展,因此成为目前国内应用最多的SVM的库。 这套库可以从林智仁的home page上免费获得,目前已经发展到3.1版。下载.zip格式的版本,解压后可以看到,主要有5个文件夹和一些c++源码文件。
2021-11-25 18:53:51
572KB
SVM
LIbsvm
1
一种SVM-DS决策融合方法及在高铁故障中的应用
针对信息融合分类中DS理论基本概率赋值函数(BPA)一直难以解决的问题,提出了一种基于SVM和DS理论的决策融合方法。利用Platt概率模型将不同核函数SVM分类器的硬输出转化为概率输出,并将混淆矩阵作为计算各分类器局部可信度的依据。根据SVM的后验概率和分类器的局部可信度来建立基本概率赋值函数,再通过DS融合做出最终决策。将该方法应用于高铁故障数据,实验结果表明,该构造BPA的方法在实际问题中有效且合理,该决策融合方法与单一分类器相比,能稳定地提高分类准确率。
2021-11-25 17:56:18
514KB
支持向量基
1
LSSVR回归,svr支持向量回归,matlab源码
可用于最小二乘支持向量回归相关问题,非线性拟合及预测
2021-11-25 16:15:55
16KB
回归
非线性拟合
支持向量回归
lssvr
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2021-11-25 15:48:32
69.21MB
Python
1
最小二乘法支持向量机工具箱
采用最小二乘法支持向量机对数据进行分类,预测。 该程序已经过验证,可以使用。
2021-11-25 15:10:53
128KB
LS
SVM
1
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