预测模型参数的选取对其泛化能力和预测准确度,起着至关重要作用.基于径向基核函数的最小二乘支持向量机参数主要涉及惩罚因子和核函数参数,这两个参数的选择将直接影响最小二乘支持向量机的学习和泛化能力.为了提高最小二乘支持向量机的预测结果,文章用麻雀优化算法对其参数寻优,建立数据分类模型.通过实验证明了该模型,对数据分类表现出很好的效果
【预测模型】基于麻雀算法优化最小二乘支持向量机实现数据分类matlab代码.zip
(670.23 KB, 需要: RMB 11 元)
本附件包括:- 【预测模型】基于麻雀算法优化最小二乘支持向量机实现数据分类matlab代码.pdf


雷达卡




京公网安备 11010802022788号







