ZIP利用遗传算法GA优化SVM构建多输入单输出拟合预测模型：精准预测与全面评估数据分析报告,基于遗传算法GA优化SVM的多输入单输出拟合预测模型及其性能分析,利用遗传算法GA优化SVM，做多输入单输出的拟 6.73MB

ZWNQpNSDzrF需要积分:2(1积分=1元)

资源文件列表:

利用遗传算法优化做多输入单输出的拟合预测模型可以出 大约有15个文件
  1. 1.jpg 549.61KB
  2. 2.jpg 188.35KB
  3. 3.jpg 337.06KB
  4. 4.jpg 260.89KB
  5. 5.jpg 153.48KB
  6. 利用遗传算法优化做多输入.html 1.97MB
  7. 利用遗传算法优化支持向量机构建多输入单输出的拟.docx 47.27KB
  8. 利用遗传算法优化的多输入单输出拟合预测模型一.docx 49.26KB
  9. 技术博客文章标题遗传算法.html 1.97MB
  10. 技术博客文章遗传算法优化多输入单输出拟合预测模.docx 48.53KB
  11. 标题基于遗传算法优化支持向量机的多输.docx 24.7KB
  12. 遗传算法优化多输入单输出拟合预测模型的技术探索在数.docx 48.53KB
  13. 遗传算法优化技术博客.html 1.97MB
  14. 遗传算法优化技术解析深度技术应用与案例分析一.html 1.97MB
  15. 遗传算法作为一种基于生物进化的优化算.docx 15.86KB

资源介绍:

利用遗传算法GA优化SVM构建多输入单输出拟合预测模型：精准预测与全面评估数据分析报告,基于遗传算法GA优化SVM的多输入单输出拟合预测模型及其性能分析,利用遗传算法GA优化SVM，做多输入单输出的拟合预测模型，可以出真实值和预测值的拟合对比图，也可以出线性回归拟合预测图，还有预测集的误差，同时可以打印多个评价指标，有利于用于数据分析， ,利用遗传算法GA优化SVM; 拟合预测模型; 真实值预测值对比图; 线性回归拟合预测图; 预测集误差; 评价指标。,遗传算法优化SVM模型：多输入单输出拟合预测与误差分析系统
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90429926/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90429926/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">利用遗传算法<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">GA<span class="_ _0"> </span></span>优化<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">SVM<span class="_"> </span></span>的多输入单输出拟合预测模型</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在数据分析领域，<span class="_ _1"></span>支持向量机<span class="_ _1"></span>（<span class="ff2">SVM</span>）<span class="_ _1"></span>是一种常用的监督学习模型，<span class="_ _1"></span>其能够根据有限样本的</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">观测数据<span class="_ _2"></span>对未知情<span class="_ _2"></span>况进行预<span class="_ _2"></span>测和分类<span class="_ _2"></span>。遗传算<span class="_ _2"></span>法（<span class="ff2">GA</span>）<span class="_ _2"></span>作为一种<span class="_ _2"></span>优化搜索<span class="_ _2"></span>算法，可<span class="_ _2"></span>以用于</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">优<span class="_ _2"></span>化<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">SVM<span class="_"> </span></span>的<span class="_ _2"></span>参<span class="_ _2"></span>数<span class="_ _2"></span>，<span class="_ _2"></span>提<span class="_ _2"></span>高<span class="_ _4"></span>其<span class="_ _2"></span>预<span class="_ _2"></span>测<span class="_ _2"></span>的<span class="_ _2"></span>准<span class="_ _2"></span>确<span class="_ _2"></span>性<span class="_ _4"></span>和<span class="_ _2"></span>效<span class="_ _2"></span>率<span class="_ _2"></span>。<span class="_ _2"></span>本<span class="_ _2"></span>文<span class="_ _2"></span>将<span class="_ _2"></span>探<span class="_ _4"></span>讨<span class="_ _2"></span>如<span class="_ _2"></span>何<span class="_ _2"></span>利<span class="_ _2"></span>用<span class="_ _2"></span>遗<span class="_ _2"></span>传<span class="_ _4"></span>算<span class="_ _2"></span>法<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">GA<span class="_"> </span></span>优<span class="_ _2"></span>化</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">SVM<span class="ff1">，<span class="_ _5"></span>构建多输入单输出的拟合预测模型，<span class="_ _5"></span>并展示真实值与预测值的拟合对比图、<span class="_ _5"></span>线性回归</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">拟合预测图以及预测集的误差和多个评价指标。</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、模型构建</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1. <span class="_ _0"> </span><span class="ff1">数据准备：<span class="_ _2"></span>首先，我<span class="_ _2"></span>们需要<span class="_ _2"></span>准备一<span class="_ _2"></span>组多输<span class="_ _2"></span>入单输<span class="_ _2"></span>出的数<span class="_ _2"></span>据集。<span class="_ _2"></span>这组数<span class="_ _2"></span>据集将用<span class="_ _2"></span>于训练<span class="_ _2"></span>和</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">测试我们的模型。</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2. SVM<span class="_"> </span><span class="ff1">模型构建：构建<span class="_ _0"> </span></span>SVM<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">模型，并选择适当的核函数和参数。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3. <span class="_ _0"> </span><span class="ff1">遗传算法<span class="_ _0"> </span></span>GA<span class="_"> </span><span class="ff1">优化：利用遗传算<span class="_ _2"></span>法<span class="_ _0"> </span></span>GA<span class="_"> </span><span class="ff1">对<span class="_ _0"> </span></span>SVM<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">的参数进行<span class="_ _2"></span>优化，以提<span class="_ _2"></span>高模型的预<span class="_ _2"></span>测性能。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4. <span class="_ _6"> </span><span class="ff1">模型评估<span class="_ _1"></span>：<span class="_ _7"></span>通过交叉验证等方法对优化后的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">SVM<span class="_ _0"> </span></span>模型进行评估，确保其具有较好的泛化</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能力和稳定性。</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、模型训练与预测</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1. <span class="_ _6"> </span><span class="ff1">训练模型：使用优化后的<span class="_ _0"> </span></span>SVM<span class="_"> </span><span class="ff1">模型对训练数据进行训练，学习数据中的规律和模式。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2. <span class="_ _6"> </span><span class="ff1">预测：利用训练好的模型对新的数据进行预测，输出预测值。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、结果展示与分析</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1. <span class="_ _6"> </span><span class="ff1">真实<span class="_ _2"></span>值与预测<span class="_ _2"></span>值的拟<span class="_ _2"></span>合对比<span class="_ _2"></span>图：将<span class="_ _2"></span>真实值<span class="_ _2"></span>与预测<span class="_ _2"></span>值进行<span class="_ _2"></span>对比，<span class="_ _2"></span>通过图表<span class="_ _2"></span>直观地<span class="_ _2"></span>展示拟<span class="_ _2"></span>合</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">效果。</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2. <span class="_ _6"> </span><span class="ff1">线性<span class="_ _2"></span>回归拟合<span class="_ _2"></span>预测图<span class="_ _2"></span>：利用<span class="_ _2"></span>线性回<span class="_ _2"></span>归对预测<span class="_ _2"></span>值进行<span class="_ _2"></span>拟合，<span class="_ _2"></span>展示预<span class="_ _2"></span>测值的<span class="_ _2"></span>趋势和变<span class="_ _2"></span>化规律<span class="_ _2"></span>。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3. <span class="_ _6"> </span><span class="ff1">预测<span class="_ _2"></span>集的误差<span class="_ _2"></span>：计算<span class="_ _2"></span>预测集<span class="_ _2"></span>的误差<span class="_ _2"></span>，包括<span class="_ _2"></span>均方误<span class="_ _2"></span>差、均<span class="_ _2"></span>方根误<span class="_ _2"></span>差等，以<span class="_ _2"></span>量化评<span class="_ _2"></span>估模型<span class="_ _2"></span>的</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">预测性能。</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4. <span class="_ _6"> </span><span class="ff1">多个评价指标：打印多个评价指标，如<span class="_ _2"></span>准确率、召回率、</span>F1<span class="_"> </span><span class="ff1">值等，有利于用于数据分析。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">这些指标可以全面反映模型的性能，包括分类任务的精确度和可靠性。</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、结论</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过<span class="_ _2"></span>利用<span class="_ _2"></span>遗传<span class="_ _2"></span>算法<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">GA<span class="_"> </span></span>优化<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">SVM<span class="_ _2"></span></span>，<span class="_ _2"></span>我们<span class="_ _2"></span>构建<span class="_ _2"></span>了一<span class="_ _2"></span>个多<span class="_ _2"></span>输入<span class="_ _2"></span>单<span class="_ _2"></span>输出<span class="_ _2"></span>的拟<span class="_ _2"></span>合预<span class="_ _2"></span>测模<span class="_ _2"></span>型<span class="_ _2"></span>。该<span class="_ _2"></span>模型</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能够有效地对数据进行拟合和预测，<span class="_ _8"></span>具有较高的准确性和稳定性。<span class="_ _8"></span>通过展示真实值与预测值</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的拟合对比图、<span class="_ _8"></span>线性回归拟合预测图以及预测集的误差和多个评价指标，<span class="_ _8"></span>我们可以对模型的</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性能进行全面评估和分析。<span class="_ _8"></span>这些结果有助于我们更好地理解数据背后的规律和模式，<span class="_ _8"></span>为后续</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的数据分析和决策提供有力支持。</div><div class="t m0 x1 h2 y20 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六、展望</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源
    类型标题大小时间
    ZIP基于51单片机的疫情防控智能人流量统计系统设计及其仿真分析,基于51单片机的疫情防控人流量统计系统：电路原理与源程序详解，附系统仿真与说明文件,基于单片机的疫情防控人流量统计系统采用51单片机，项目1.96MB1月前
    ZIP金纳米棒光力技术探索：从Comsol角度深入理解与探索应用 ,基于comsol技术下的金纳米棒光力应用研究,comsol金纳米棒光力 ,comsol; 金纳米棒; 光力,Comsol模拟金纳米棒光力1.07MB1月前
    ZIPBSD.E6-B11驱动板方案：高清液晶显示支持，多路音视频输入与HDMI输出，USB多媒体功能，适用于监控与安防系统 ,BSD.E6-B11驱动板方案：支持多路视频音频接口与高清显示，适用于监控与安14.56MB1月前
    ZIP基于预测控制理论的PMSM速度控制模型研究与应用（附文献S函数复现）,基于预测控制理论的PMSM速度控制：滚动优化与反馈校正的应用及其控制效果参考文献,该模型采用模型预测控制进行PMSM速度控制，由于1.74MB1月前
    ZIP三菱口罩机程序信捷EtherCAT模板：高度模块化设计，PLC控制伺服系统，信捷触摸屏操作，功能丰富可扩展，适用于多种PLC架构的口罩机自动化控制程序 ,三菱口罩机程序信捷EtherCAT模板：高度模5.87MB1月前
    ZIP基于混合整数规划的微网电池储能容量优化配置与编程实现：MATLAB环境下的高效求解策略,基于混合整数规划方法的微网电池储能容量优化配置研究,关键词：储能容量优化 储能配置 微网编程环境：matl650.08KB1月前
    ZIPasp.net考勤管理系统设计(源代码+论文)16.35MB1月前
    ZIP基于Matlab的LSTM与BiLSTM一维信号二分类（含多分类）源程序：数据替换简易教程与详细注释，构建训练测试流程，准确率评估与混淆矩阵绘制 ,Matlab教程：LSTM与BiLSTM对一维信号二3.53MB1月前