【LSSVM分类】基于matlab蛇群算法优化最小二乘支持向量机SO-LSSVM数据分类【含Matlab源码 3192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（初级版） 文章标签： matlab
于 2023-09-30 19:51:37 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/133440194
本文介绍了如何使用matlab结合蛇群算法（SO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）进行数据分类。详细讲述了LSSVM的基本概念，提供了部分源代码，并展示了运行结果和测试集分类准确率。最后，给出了matlab版本和参考文献。

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【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！
差分进化算法（DE算法）求解实例---旅行商问题 (TSP)
qq_63913621的博客
09-16 2161
差分进化算法 (Differential Evolution, DE)是一种基于种群的全局优化算法，由 Storn 和 Price 在 1995 年提出。DE 主要用于连续优化问题，但也可以通过适当的修改和适配用于离散问题，如旅行商问题 (TSP)。差分进化算法通过对种群中个体的差分变异、交叉和选择操作，不断逼近问题的最优解。DE 因其简单、高效和全局搜索能力强而受到广泛应用。
用差分进化算法求解旅行商问题
2301_79330511的博客
09-13 387
在每一代中，首先计算种群中每个个体的适应度（路径长度），然后选择当前种群中的最优解作为当前最优解。差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种常用的全局优化算法，适用于解决各种问题，包括旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。由于问题的复杂性，穷举所有可能的路径是不现实的，因此需要使用启发式算法进行求解，而差分进化算法就是一种常用的启发式算法之一。在每一代中，计算个体的适应度，找到当前种群中的最优解，生成新的子代个体，并更新种群。
基于差分进化算法解决TSP问题(最优路径问题)
04-20
该资源使用了差分进化算法解决TSP问题，内包含两两城市间的距离、最优路径图、个体的路径长度的三个子函数，读者只需要根据自己的需要修改主函数的城市坐标即可！
基于海鸥算法PID参数优化
Jack旭的博客
06-13 1255
PID（Proportion-Integration-Differentiation）控 制 器通过比例单元 P、积分单元 I和微分单元 D 的线性组合构成控制量来实现对被控对象的控制，主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。ΔutKpΔekKiΔekKdΔ2ek(1)ΔutKp​ΔekKi​ΔekKd​Δ2ek1其中e为输入，KpK_pKp​为比例系数，KiK_iKi​为积分时间常数，K。
【LSSVM分类】蛇群算法优化最小二乘支持向量机SO-LSSVM数据分类【含Matlab源码 3192期】.zip
09-30
智能优化算法优化最小二乘法支持向量机LSSVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化LSSVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化LSSVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化LSSVM ...
基于SO-LSSVM蛇群算法优化最小支持向量机分类预测（MATLAB完整源码和数据）
04-05
1.基于SO-LSSVM蛇群算法优化最小支持向量机分类预测（MATLAB完整源码和数据） 2.多特征输入模型. 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 3.程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 4.程序可出分类效果图，迭代...
【JCR2区】基于matlab蛇群算法优化最小二乘法SO-LSSVM数据分类【含Matlab源码 6046期】.zip
07-31
智能优化算法优化最小二乘法支持向量机LSSVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化LSSVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化LSSVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化LSSVM ...
基于差分进化算法的多旅行商问题优化
05-28
基于差分进化算法的多旅行商问题优化
matlab差分进化算法解决TSP问题
weixin_51631044的博客
04-20 1559
旅行商问题(Traveling salesman problem)，简称为TSP问题，是1959年提出的数学规划问题，TSP属于典型的NP完全问题； TSP问题的语言描述： 在一个具有n个城市的完全图中，旅行者希望进行一次巡回旅行，或经历一次哈密顿回路，可以恰好访问每一个城市一次，并且最终回到出发城市。而这次巡回旅行的总费用为访问各个城市费用的总和，故旅行者同时希望整个行程的费用是最低的，求这个路线的排列策略？ TSP问题的实质可以抽象为： 在一个带权重的完全无向图中，找到一个权值总和最小的哈密顿回路 差分
CNN分类基于matlab鲸鱼算法优化卷积神经网WOA-CNN通信辐射源识别【含Matlab源码 2562期】
05-06
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时序预测 - MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列预测（完整源码和数据）
05-24
时序预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。
一种简单有效的求解TSP的混合差分进化算法
07-07
设计了基于标准差分进化算法(differential evolution,DE)与遗传算法(genetic algorithm,GA)的混合差分进化算法(hybrid DE,HDE),同时用典型的测试函数对HDE进行性能测试。
SVM时间序列预测文档
12-31
改进SVM及其在时间序列数据预测中的应用 基于LS_SVM的交通流量时间序列预测 新型SVM对时间序列预测研究 支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用
基于排序组合差分进化算法的TSP问题优化的matlab源程序
11-13
采用排序组合差分方法解决排列组合问题，构造了随机城市的TSP问题，供初学者学习使用
【SVM时序预测】基于支持向量机的时间序列预测(libsvm)附matlab代码
m0_60703264的博客
07-19 2376
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击????智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统信号处理 ...
【数据分类】基于蜣螂优化算法优化支持向量机的数据分类方法 DBO-SVM分类算法【Matlab代码#47】
jayxiaoxionger的博客
07-10 644
基于蜣螂优化算法优化支持向量机的数据分类方法，DBO-SVM分类算法，完整matlab代码。
使用差分进化算法解决旅行商问题
2301_79330513的博客
08-08 361
在代码中，我们将基因参考值的下限和上限设置为0和1，这是因为旅行商问题中每个城市的编号是唯一的，可以使用二进制编码进行表示。每个基因表示一个城市的编号，将城市按照基因串的顺序连接起来即组成一条完整的路径。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，它的目标是找到一条最短的路径，使得所有城市都能被经过而且每个城市只经过一次。总之，差分进化算法是一种高效的全局优化算法，在解决旅行商问题等组合优化问题方面表现突出。在实验中，调整不同的参数，如种群大小、交叉概率和变异概率等，可以得到更加优秀的结果。函数用于生成初始种群；
【路径规划】基于差分进化算法求解旅行商问题matlab代码
qq_59747472的博客
12-06 1182
1 简介 设计了基于差分演化算法的新算法来求解旅行商问题.在新算法中,旅行商问题的城市的个数作为向量的维数,每个向量的元素的大小顺序作为旅行商问题的一个可行解.实验表明,该算法能够成功求解小规模的旅行商问题,而且算法稳健性好;再与同类算法的优化结果相比较,表明了该算法计算量小,收敛速度快的优点. 2 部分代码 close all clear clc city=[1304,2312;3639,1315;4177,2244;3712,1399;3488,1535;3326,155
如何在Matlab环境下使用蛇群算法优化最小二乘支持向量机进行数据分类？请提供详细的步骤和代码。
最新发布
10-28
参考资源链接：[优化LSSVM分类算法：基于蛇群算法的Matlab实现与应用](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4o813e5b9m?utm_source=wenku_answer2doc_content) 在探索机器学习领域，特别是数据分类任务时，最小二乘支持向量机（LSSVM）和蛇群算法（SO）的结合为我们提供了一种强大的优化方案。为了更好地掌握这一技术并将其应用于实际问题，推荐参考《优化LSSVM分类算法：基于蛇群算法的Matlab实现与应用》。这份资源详细介绍了如何利用Matlab实现这一过程，并提供了完整的源码供学习和实验使用。 要在Matlab环境中使用蛇群算法优化LSSVM进行数据分类，你可以遵循以下步骤： - 步骤一：下载并安装Matlab 2019b或更高版本。 - 步骤二：将提供的所有m文件解压并放置到Matlab的当前工作目录中。 - 步骤三：打开除主函数ga_2d_box_packing_test_task.m之外的所有m文件，了解它们的功能和相互之间的调用关系。如果无需修改代码，也可以直接运行主函数。 - 步骤四：通过Matlab界面点击运行按钮执行主函数，观察程序运行过程中的输出结果和最终的分类效果。 在代码实现方面，你需要重点掌握以下几个关键点： 1. LSSVM的数学原理和实现方式。 2. 蛇群算法的搜索机制及其如何在优化过程中寻找到最佳参数。 3. 如何将SO算法集成到LSSVM的训练过程中，以提高分类准确率。 具体代码实现会涉及到变量初始化、参数设置、交叉验证等环节，你可以根据提供的源码进行调整和优化。需要注意的是，代码的运行结果会直接显示分类的性能指标，帮助你评估算法的有效性。 通过本资源的学习，你不仅能够掌握如何在Matlab中实现基于蛇群算法的LSSVM分类器，还能深入了解机器学习和深度学习中多种算法的原理和应用场景。这将为你的科研工作或实际问题解决提供强大的工具支持。 参考资源链接：[优化LSSVM分类算法：基于蛇群算法的Matlab实现与应用](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4o813e5b9m?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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