【LSSVM回归预测】基于matlab蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机BA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 109期】

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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab神经网络预测与分类（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2021-01-22 15:24:49 首次发布
代码事宜私信博主
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/112986071
本文介绍了基于Matlab的蝙蝠算法优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）回归预测，详细阐述了LSSVM的特性、在分类与回归任务中的应用，并提供了部分源代码。通过灰狼优化算法求解LSSVM参数，实现了对数据的预测，并展示了结果分析和误差适应度曲线。同时，给出了所需的Matlab版本及参考文献。

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【LSSVM回归预测】基于matlab灰狼算法优化最小支持向量机GWO-LSSVM数据预测【含Matlab源码 2259期】
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12-28 1376
灰狼算法优化最小支持向量机GWO-LSSVM数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！
【LSSVM回归预测】蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机BA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 109期】
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11-08 87
蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机BA-LSSVM回归预测 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
pso_lssvm回归预测
06-12
pso_lssvm回归预测matlab代码pso_lssvm回归预测matlab代码
基于粒子群算法的LSSVM预测模型MATLAB实现
04-03
使用前需要下载matlab 的支持向量机的工具箱，百度上有，结合粒子群算法进行LSSVM的参数寻优。
改编LSSVM回归预测matlab版code
12-17
改编lssvm。方便使用，guidence里有说明的demo。直接运行就可以，也可以根据自己的实际情况进行适当的修改。
【lssvm回归预测】基于蛇群算法优化最小二乘支持向量机SO-lssvm实现数据回归预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
10-01 181
在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习方法，被广泛应用于分类和回归问题。然而，传统的SVM模型在处理回归问题时存在一些局限性，例如对噪声敏感、模型复杂度难以确定等。为了克服这些问题，研究者们提出了基于最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）的回归模型。LSSVM回归模型通过最小化目标函数来寻找最佳的超平面，从而实现对数据的回归预测。
【LSSVM回归预测】蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机BA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 109期】.zip
06-23
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
【SVM分类】蝙蝠算法优化支持向量机BA-SVM数据分类【含Matlab源码 141期】.zip
06-23
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
【SVM分类】基于matlab蝙蝠算法优化支持向量机BA-SVM数据分类【含Matlab源码 141期】
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01-22 1051
蝙蝠算法优化支持向量机BA-SVM数据分类 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的数据回归预测
最新发布
yuchunyu12的博客
07-22 811
本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。总结来说，LSSVM将最小二乘法与支持向量机相结合，通过寻找最优超平面来进行回归预测，其流程包括数据准备、模型选择、模型构建、核函数选择、模型训练和预测步骤。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。
lssvm matlab建模技术
01-22
lssvm matlab建模技术用于近红外以及中红外模型构建以及预测
LSSVM做回归希望对大家有用-源程序以及数据.rar
08-14
LSSVM做回归希望对大家有用-源程序以及数据.rar 源代码 %% ==============清除代码窗口和工作空间=============== clc; clear; %% ==================下载数据======================= load surdata1.mat; load surdata2.mat; load wearvol.mat; load workcondition.mat; %% ==================训练数据======================== % 数据预处理 xx=surdata1'; yy=surdata2'; zz=wearvol; ww=workcondition; % 训练数据提取 X=ww; X=xx; Y=yy; %% =====================测试数据===================== Xt=ww; Xt=xx; %% =====================模型初始化===================== type = 'function estimation'; kernel = 'RBF_kernel'; gam = 100;                 % Regularization parameter sig2 = 0.01;              % Kernel parameter (bandwidth in the case of the 'RBF_kernel' % 寻优之后的参数 % gam =  0.0869335 ;                 % Regularization parameter % sig2 =  83.8678 ;              % Kernel parameter (bandwidth in the case of the 'RBF_kernel' %% =====================参数寻优====================== model = initlssvm;                 % 模型初始化 costfun = 'crossvalidatelssvm'; costfun_args = {10,'mse'}; optfun = 'gridsearch'; model = tunelssvm;   % 模型参数优化 %% ======================测试数据======================= model = trainlssvm;  % 训练 Yp = simlssvm; %% ======================结果显示======================== figure; plot,Yp,'ro:') hold on plot,Yp,'b*:') hold on plot,Yp,'k :') grid on; 源程序以及数据.rar
LSSVM -matlab
08-26
LSSVM -matlab
【lssvm预测】基于天鹰算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
05-18 526
1 简介 短时交通流预测是实现智能交通控制与管理,交通流状态辨识和实时交通流诱导的前提及关键,也是智能化交通管理的客观需要.到目前为止,它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析基础上,采用天鹰算法优化最小二乘支持向量机方法进行短期交通流预测模型,取得较好的效果. 支持向量机是一种新的机器学习算法
Matlab基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测
m0_60703264的博客
08-14 439
LSSVM的特性   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
【LSSVM回归预测】基于matlab麻雀算法优化最小二乘支持向量机SSA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 1128期】
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04-26 2605
麻雀算法优化最小二乘支持向量机SSA-LSSVM回归预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【LSSVM回归预测】基于自适应粒子群优化最小支持向量机优化实现数据回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
03-08 293
​本文涉及一种基于自适应粒子群的最小二乘支持向量机预测方法,该方法根据群体的收敛程度和个体的适应值来调整惯性权重,加快训练速度,利用该算法迭代求解LSSVM中出现的矩阵方程,避免矩阵求逆,节省内存,并求得最优解.该方法可以有效简化训练样本,提高训练速度,且分类精度良好,收敛速度快,有很好的泛化能力.解决了预测时特征维数较高,特征之间存在冗余且样本有限的问题.
基于Matlab的蝙蝠算法优化LSSVM回归预测完整实现
资源摘要信息:"本资源包含了优化后的最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，该模型通过蝙蝠算法（BA）进行了优化，形成了蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机（BA-LSSVM）。整个资源包含可运行的Matlab源码，适用于机器学习...
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