粒子群算法PSO优化LSSVM最小二乘支持向量机惩罚参数c和核函数参数g

时间：2023-04-06 18:00:09浏览次数：33

粒子群算法PSO优化LSSVM最小二乘支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，用于回归预测，有例子，易上手，简单粗暴，直接替换数据即可。
仅适应于windows系统。
质量保证，完美运行。
本人在读博士研究生，已发表多篇sci，非网络上的学习代码，不存在可比性。

ID:6999630547781158

标签：PSO,函数参数,算法,LSSVM,二乘,向量
From： https://www.cnblogs.com/judaima801/p/17293650.html

基于PSO的最优路径优化仿真,带GUI界面,可以设置粒子数目,迭代次数,优化目标,输出最优
1.算法描述PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitnessvalue)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空......
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