针对湿式磨机在磨矿过程中负荷(ML)难以测量的特点,提出了一种基于核函数选择的多输出LSSVM磨机负荷软测量方法。引入能量熵的概念,借助超球体表示和核函数本身蕴涵的度量特征,提出基于样本分布能量熵的支持向量机核函数选择方法;利用LSSVM建立模型对多输入多输出磨机负荷进行软测量,且将据此测量的结果与BP神经网络测量结果进行了比较。仿真结果表明,借助样本分布能量熵选择LSSVM核函数,有助于SVM泛化能力和磨机负荷软测量准确率的提高。

LSSVM_python_code

PSO-LS-SVM代码

基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型 基于贝叶斯框架下LSSVM的时间序列预测模型

对iris数据集进行分类，基于lssvm,用matlab编写，里面有代码运行图，可以直接运行。里面还有lsssvm工具箱函数，不用另下lssvm工具箱。打开iris.m就可以直接运行。

通过使用lssvm对葡萄酒数据集进行分类然后使用lssvm工具箱，哈哈。1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；   2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussian processes），正则化网络（regularization networks）和费雪判别分析（Fisher discriminant analysis）的核版本相结合；   3) 使用了稀疏近似（用来克服使用该算法时的弊端）与稳健回归（稳健统计）；   4) 使用了贝叶斯推断（Bayesian inference）；   5) 可以拓展到非监督学习中：核主成分分析（kernel PCA）或密度聚类；   6) 可以拓展到递归神经网络中。

最小二乘支持向量机(LSSVM)matlab相关代码 最小二乘支持向量机(LSSVM)matlab相关代码

负荷预测基于最小二乘支持向量机lssvm，自己写的，原始数据也是自己的

经过多个核函数映射后的高维空间是由多个特征空间组合而成的组合空间，而显然组合空间可以组合各个子空间不同的特征映射能力，能够将异构数据中的不同特征分量分别通过最合适的单个核函数进行映射，最终使得数据在新的组合空间中能够得到更加准确、合理的表达，进而提高样本数据的分类正确率或预测精度。

最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，简称LSSVM）是一种扩展自标准支持向量机（SVM）的机器学习算法。它在处理非线性问题和大规模数据集时表现出色，特别是在解决回归问题时，相比原始的支持向量机，LSSVM在计算效率上有所提升。MATLAB作为一款强大的数值计算软件，提供了多种工具箱来实现不同的数学和工程计算，其中LS-SVMlab1.5就是专门用于LSSVM模型构建和分析的工具箱。 LS-SVMlab1.5工具箱是为MATLAB用户设计的，用于实现LSSVM的训练、预测和模型优化。该工具箱包含了各种函数和脚本，使得用户能够轻松地进行数据预处理、模型构建、参数调整以及结果可视化。对于初学者来说，这个工具箱提供了一套完整的流程，帮助他们理解和支持向量机的基本概念和操作。 LSSVM的工作原理是通过最小化平方误差来找到一个超平面，而不是像传统的SVM那样最大化边际。在分类问题中，LSSVM试图找到一个决策边界，使得所有样本点到此边界的距离尽可能大，而在回归问题中，LSSVM的目标则是使预测值与实际值之间的误差平方和最小。 使用LS-SVMlab1.5，用户可以进行以下操作： 1. 数据准备：用户可以导入自己的数据集，并对其进行预处理，包括标准化、归一化等操作，以便更好地适应LSSVM模型。 2. 模型训练：通过调用工具箱中的函数，用户可以选择不同的核函数（如线性、多项式、高斯等），并设定相应的参数，如正则化参数C和核参数γ，进行模型训练。 3. 预测与评估：训练完成后，用户可以使用训练好的模型对新数据进行预测，并通过各种评估指标（如均方误差、R^2分数等）来评价模型的性能。 4. 参数优化：工具箱通常包含网格搜索或随机搜索等方法，帮助用户找到最优的模型参数组合，以提高模型的泛化能力。 5. 结果可视化：LS-SVMlab1.5还可能提供一些绘图功能，让用户直观地查看模型的决策边界、样本分布等，从而更好地理解模型的行为。 6. 学习曲线和交叉验证：用户可以利用工具箱进行学习曲线分析，检查模型是否过拟合或欠拟合，同时通过交叉验证来评估模型的稳定性。 在实际应用中，LSSVM广泛应用于诸如图像识别、文本分类、生物信息学等领域。通过MATLAB的LSSVM工具箱，研究人员和工程师能够快速地探索和应用LSSVM技术，从而解决各种复杂问题。 MATLAB的LSSVMlab1.5工具箱是学习和应用最小二乘支持向量机的强大工具，无论你是初学者还是经验丰富的专家，都能从中受益。通过深入理解和熟练使用这个工具箱，你可以更有效地处理分类和回归问题，提高模型的准确性和效率。