測一鍵對(duì)比 (多輸入單輸出)附Matlab代碼)
?作者簡介熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁Matlab科研工作室個(gè)人信條格物致知,完整Matlab代碼及仿真咨詢內(nèi)容私信。內(nèi)容介紹一、技術(shù)背景與對(duì)比意義在多特征分類多輸入單輸出場景如醫(yī)療診斷、工業(yè)故障檢測、金融欺詐識(shí)別中支持向量機(jī)SVM是經(jīng)典且高效的模型但參數(shù)優(yōu)化策略直接決定其性能上限。實(shí)際應(yīng)用中工程師常面臨 “如何選擇參數(shù)優(yōu)化方式” 的困惑基礎(chǔ) SVM默認(rèn)參數(shù)無需優(yōu)化快速驗(yàn)證但默認(rèn)參數(shù)如 sklearn 中C1.0、gammascale往往無法適配具體多特征數(shù)據(jù)易導(dǎo)致欠擬合或過擬合GS-SVM網(wǎng)格搜索優(yōu)化窮舉參數(shù)網(wǎng)格結(jié)果穩(wěn)定、可復(fù)現(xiàn)但高維參數(shù)空間如 2 個(gè)參數(shù)各 10 個(gè)取值需 100 次訓(xùn)練計(jì)算耗時(shí)劇增難以適配大規(guī)模數(shù)據(jù)PSO-SVM粒子群優(yōu)化全局搜索效率高較 GS 減少 50% 計(jì)算量但受種群規(guī)模、迭代次數(shù)影響結(jié)果隨機(jī)性略高于 GS。為此構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化一鍵對(duì)比框架通過 “統(tǒng)一數(shù)據(jù)預(yù)處理、統(tǒng)一評(píng)估指標(biāo)、統(tǒng)一實(shí)驗(yàn)配置”消除對(duì)比偏差量化三個(gè)模型在 “分類性能、計(jì)算效率、魯棒性” 上的差異為工程選型提供直接依據(jù)。?? 運(yùn)行結(jié)果 部分代碼 參考文獻(xiàn)[1] 姜諳男,梁冰.基于PSO-SVM的大壩滲流監(jiān)測時(shí)間序列非線性預(yù)報(bào)模型[J].水利學(xué)報(bào), 2006, 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天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問題、多中心多車型的VRP問題、 動(dòng)態(tài)VRP問題、雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、油電混合車輛路徑規(guī)劃、混合流水車間問題、 訂單拆分調(diào)度問題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問題、航班擺渡車輛調(diào)度問題、選址路徑規(guī)劃問題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機(jī)位分配、機(jī)場航班調(diào)度、泄漏源定位、冷鏈、時(shí)間窗、多車場等、選址優(yōu)化、港口岸橋調(diào)度優(yōu)化、交通阻抗、重分配、停機(jī)位分配、機(jī)場航班調(diào)度、通信上傳下載分配優(yōu)化 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸、分類、聚類和降維2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.4 CNN|TCN|GCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸\預(yù)測和分類2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測2.12 RF隨機(jī)森林時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.13 BLS寬度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和分類2.16 時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.17 時(shí)序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類2.18 XGBOOST集成學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類2.19 Transform各類組合時(shí)序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、用電量預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷圖像處理方面圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知 路徑規(guī)劃方面旅行商問題TSP、車輛路徑問題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、 充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、 雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、 油電混合車輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉儲(chǔ)巡邏、公交車時(shí)間調(diào)度、水庫調(diào)度優(yōu)化、多式聯(lián)運(yùn)優(yōu)化 無人機(jī)應(yīng)用方面無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、 通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配 信號(hào)處理方面信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化、心電信號(hào)、DOA估計(jì)、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號(hào)處理傳輸分析去噪、數(shù)字信號(hào)調(diào)制、誤碼率、信號(hào)估計(jì)、DTMF、信號(hào)檢測電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負(fù)荷預(yù)測、電力設(shè)備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標(biāo)優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用、光伏MPPT控制算法改進(jìn)擾動(dòng)觀察法/電導(dǎo)增量法、電動(dòng)汽車充放電優(yōu)化、微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化、儲(chǔ)能優(yōu)化、家庭用電優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化 元胞自動(dòng)機(jī)方面交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長 金屬腐蝕 雷達(dá)方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合、SOC估計(jì)、陣列優(yōu)化、NLOS識(shí)別 車間調(diào)度零等待流水車間調(diào)度問題NWFSP、置換流水車間調(diào)度問題PFSP、混合流水車間調(diào)度問題HFSP、零空閑流水車間調(diào)度問題NIFSP、分布式置換流水車間調(diào)度問題 DPFSP、阻塞流水車間調(diào)度問題BFSP5 往期回顧掃掃下方二維碼 基于PSO-SVM、GS-SVM、SVM3模型多特征分類預(yù)測一鍵對(duì)比 (多輸入單輸出)附Matlab代碼
?作者簡介熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁Matlab科研工作室個(gè)人信條格物致知,完整Matlab代碼及仿真咨詢內(nèi)容私信。內(nèi)容介紹一、技術(shù)背景與對(duì)比意義在多特征分類多輸入單輸出場景如醫(yī)療診斷、工業(yè)故障檢測、金融欺詐識(shí)別中支持向量機(jī)SVM是經(jīng)典且高效的模型但參數(shù)優(yōu)化策略直接決定其性能上限。實(shí)際應(yīng)用中工程師常面臨 “如何選擇參數(shù)優(yōu)化方式” 的困惑基礎(chǔ) SVM默認(rèn)參數(shù)無需優(yōu)化快速驗(yàn)證但默認(rèn)參數(shù)如 sklearn 中C1.0、gammascale往往無法適配具體多特征數(shù)據(jù)易導(dǎo)致欠擬合或過擬合GS-SVM網(wǎng)格搜索優(yōu)化窮舉參數(shù)網(wǎng)格結(jié)果穩(wěn)定、可復(fù)現(xiàn)但高維參數(shù)空間如 2 個(gè)參數(shù)各 10 個(gè)取值需 100 次訓(xùn)練計(jì)算耗時(shí)劇增難以適配大規(guī)模數(shù)據(jù)PSO-SVM粒子群優(yōu)化全局搜索效率高較 GS 減少 50% 計(jì)算量但受種群規(guī)模、迭代次數(shù)影響結(jié)果隨機(jī)性略高于 GS。為此構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化一鍵對(duì)比框架通過 “統(tǒng)一數(shù)據(jù)預(yù)處理、統(tǒng)一評(píng)估指標(biāo)、統(tǒng)一實(shí)驗(yàn)配置”消除對(duì)比偏差量化三個(gè)模型在 “分類性能、計(jì)算效率、魯棒性” 上的差異為工程選型提供直接依據(jù)。?? 運(yùn)行結(jié)果 部分代碼 參考文獻(xiàn)[1] 姜諳男,梁冰.基于PSO-SVM的大壩滲流監(jiān)測時(shí)間序列非線性預(yù)報(bào)模型[J].水利學(xué)報(bào), 2006, 37(3):0331-0335.DOI:10.3321/j.issn:0559-9350.2006.03.013.[2] 王義軍,李殿文,高超,等.基于改進(jìn)的PSO-SVM的短期電力負(fù)荷預(yù)測[J].電測與儀表, 2015, 52(3):4.DOI:JournalArticle/5b3b9235c095d70f007e826b.[3] 李圣普,王小輝.基于PSO-SVM的電機(jī)故障檢測[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用, 2016(3):6.DOI:CNKI:SUN:XTYY.0.2016-03-023. 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學(xué)建模資料團(tuán)隊(duì)擅長輔導(dǎo)定制多種科研領(lǐng)域MATLAB仿真助力科研夢 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化、背包問題、 風(fēng)電場布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測裝置、 集裝箱調(diào)度、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問題、多中心多車型的VRP問題、 動(dòng)態(tài)VRP問題、雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、油電混合車輛路徑規(guī)劃、混合流水車間問題、 訂單拆分調(diào)度問題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問題、航班擺渡車輛調(diào)度問題、選址路徑規(guī)劃問題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機(jī)位分配、機(jī)場航班調(diào)度、泄漏源定位、冷鏈、時(shí)間窗、多車場等、選址優(yōu)化、港口岸橋調(diào)度優(yōu)化、交通阻抗、重分配、停機(jī)位分配、機(jī)場航班調(diào)度、通信上傳下載分配優(yōu)化 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸、分類、聚類和降維2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.4 CNN|TCN|GCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸\預(yù)測和分類2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測2.12 RF隨機(jī)森林時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.13 BLS寬度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和分類2.16 時(shí)序、回歸預(yù)測和分類2.17 時(shí)序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類2.18 XGBOOST集成學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類2.19 Transform各類組合時(shí)序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、用電量預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷圖像處理方面圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知 路徑規(guī)劃方面旅行商問題TSP、車輛路徑問題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、 充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、 雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、 油電混合車輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉儲(chǔ)巡邏、公交車時(shí)間調(diào)度、水庫調(diào)度優(yōu)化、多式聯(lián)運(yùn)優(yōu)化 無人機(jī)應(yīng)用方面無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、 通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配 信號(hào)處理方面信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化、心電信號(hào)、DOA估計(jì)、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號(hào)處理傳輸分析去噪、數(shù)字信號(hào)調(diào)制、誤碼率、信號(hào)估計(jì)、DTMF、信號(hào)檢測電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負(fù)荷預(yù)測、電力設(shè)備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標(biāo)優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用、光伏MPPT控制算法改進(jìn)擾動(dòng)觀察法/電導(dǎo)增量法、電動(dòng)汽車充放電優(yōu)化、微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化、儲(chǔ)能優(yōu)化、家庭用電優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化 元胞自動(dòng)機(jī)方面交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長 金屬腐蝕 雷達(dá)方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合、SOC估計(jì)、陣列優(yōu)化、NLOS識(shí)別 車間調(diào)度零等待流水車間調(diào)度問題NWFSP、置換流水車間調(diào)度問題PFSP、混合流水車間調(diào)度問題HFSP、零空閑流水車間調(diào)度問題NIFSP、分布式置換流水車間調(diào)度問題 DPFSP、阻塞流水車間調(diào)度問題BFSP5 往期回顧掃掃下方二維碼