MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测(完整源码和数据) 数据为多特征分类数据,输入15个特征,分四类,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
通过GWO 灰狼算法优化支持向量机SVM建立各参数与研究目标的映射模型,代代码比较全,可以直接在MATLLAB里面使用
2022-08-13 20:03:52 4KB GWO SVM 灰狼算法 支持向量机
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1、python程序 2、有数据集可直接运行
2022-05-16 12:05:03 5KB 算法 支持向量机 python 机器学习
针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。
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PSO,GWO,SVM算法优化,非线性回归预测。通过不同算法优化,使的达到最佳的预测效果,同时算法上具有创新性。
2021-09-08 19:23:01 3KB svm pso
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