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基于PSO粒子群算法的多输入多输出SVM优化方法

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简介：
本研究提出了一种利用PSO（粒子群优化）算法来改进多输入多输出支持向量机(SVM)的性能的方法。通过优化参数，提高了模型预测精度和效率。 利用PSO粒子群算法对多输入多输出SVM进行优化的程序可以运行。如果遇到问题，可以通过私信联系。

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  • 基于PSO粒子群算法的多输入多输出SVM优化方法
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    本研究提出了一种利用PSO（粒子群优化）算法来改进多输入多输出支持向量机(SVM)的性能的方法。通过优化参数，提高了模型预测精度和效率。 利用PSO粒子群算法对多输入多输出SVM进行优化的程序可以运行。如果遇到问题，可以通过私信联系。
     
  • 粒子群优化算法(PSO)
    优质
    简介：粒子群优化算法（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能算法，用于解决复杂优化问题。通过个体间的协作与竞争寻找全局最优解，在工程、经济等领域广泛应用。 粒子群的定义、发展及其应用对于初学者来说是一个极好的资料。详细描述了粒子群算法流程的内容能够帮助他们更好地理解这一主题。
     
  • PSO_PSO-VMD_基于PSO的优化_粒子群寻优_粒子群算法_psomatlab_
    优质
    本研究采用PSO-PSO-VMD方法，结合粒子群优化算法与变分模态分解技术，旨在提高信号处理和特征提取的效率及准确性。通过MATLAB实现算法优化，适用于复杂数据环境下的模式识别和分析任务。 粒子群算法寻优在限定条件下实现对群体变量的选择优化，以达到目标的最优值。
     
  • 基于PSO粒子群优化的多目标优化算法仿真及Pareto非劣解输出+代码操作演示视频
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    本项目通过PSO粒子群优化算法进行多目标问题求解，并实现Pareto最优解集可视化。附带详细代码和操作演示视频，便于学习与实践。 基于PSO粒子群优化的多目标优化算法仿真，并输出Pareto非劣解及代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，通过运行文件夹内的Runme.m文件来启动程序（不要直接运行子函数文件）。在运行过程中，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频以获得帮助。
     
  • 基于Matlab的PSO-CNN粒子群算法优化卷积神经网络多输入单输出回归预测(含完整源码及数据)
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种结合粒子群优化（PSO）与卷积神经网络（CNN）的技术，用于改善多输入单输出的回归预测模型。通过优化CNN中的参数设置，该方法显著提升了预测精度，并附带提供了完整源码和数据集供参考学习。 Matlab实现PSO-CNN粒子群算法优化卷积神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）。运行环境为MATLAB2018及以上版本，优化参数包括学习率、批大小以及正则化系数。
     
  • 基于遗传算法优化的粒子群GA-PSO方法.rar
    优质
    本研究提出了一种结合遗传算法与粒子群优化技术的新型优化策略（GA-PSO），旨在增强搜索效率和全局寻优能力。该方法通过集成两种算法的优势，有效避免陷入局部最优解，并适用于解决复杂多模态问题。 本算法采用遗传算法改进粒子群优化（GA-PSO）算法，并附带程序使用说明。 文件列表： - GA-PSO\acess.mat, 58913 字节, 创建日期:2011年7月19日 - GA-PSO\cd.mat, 59615 字节, 创建日期:2011年7月19日 - GA-PSO\CrossOver_fcn.m, 202 字节, 最后修改日期:2009年4月23日 - GA-PSO\GAPSO.m, 2524 字节, 最后修改日期:2011年8月18日 - GA-PSO\Myfit.m, 545 字节, 最后修改日期:2011年8月16日 - GA-PSO\PSO_Fcn.m, 441 字节, 最后修改日期:2009年4月23日 - GA-PSO\SelectParents_Fcn.m, 591 字节, 最后修改日期:2009年4月19日 - GA-PSO\程序使用说明.doc, 24576 字节, 创建日期:2011年8月18日 - GA-PSO，空文件夹
     
  • PSO-SVM.rar_基于MATLAB的SVM与PSO算法结合_向量机_粒子群优化
    优质
    本资源为基于MATLAB实现的支持向量机(SVM)与粒子群优化(PSO)算法相结合的项目，旨在通过PSO优化SVM参数，提升分类精度和效率。 粒子群算法与支持向量机的结合可以利用粒子群算法快速找到支持向量机的最佳参数设置。
     
  • 基于粒子群优化的双向长短期记忆神经网络在数据分类与预测中的应用——PSO-BiLSTM方法，适用于多输入单输出及多特征输入单输出问题
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    本研究提出了一种结合粒子群优化算法和双向长短期记忆神经网络（PSO-BiLSTM）的方法，有效解决了多输入单输出与多特征输入单输出的数据分类和预测难题。 本程序使用粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络进行数据分类预测（PSO-BiLSTM），适用于多特征输入单输出的二分类及多分类模型。代码中详细注释，便于理解与调试，并支持直接替换数据以适应不同应用场景。该程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图等可视化结果。编写语言为Matlab。
     
  • 基于SVM的多输入多输出预测模型
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    本研究构建了基于支持向量机（SVM）的多输入多输出预测模型，旨在提升复杂系统中的数据预测精度与效率。 1. SVM支持多输入多输出 2. 突破了传统多输入单输出的模式
     
  • 多目标粒子群优化方法
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    简介：多目标粒子群优化方法是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化算法，专门用于解决具有多个冲突目标的复杂问题。该方法通过群体协作和信息共享，在解空间中寻找帕累托最优解集，广泛应用于工程设计、经济管理等领域。 这段文字介绍了一种多目标粒子群算法，具有很高的实用价值，并且代码通用性强。