GRNN与LSSVM

利用小生境粒子群算法(NPSO)的全局搜索能力,对GRNN的光滑因子进行优化,提高了广义回归神经网络(GRNN)的网络性能,建立了基于NPSO-GRNN的城市生活需水量预测模型。研究结果表明:利用该模

针对传统的短时交通流量预测算法存在精度低和误差大的缺点,提出一种基于EMD和LSSVM组合模型的短时交通流量预测模型。针对短时交通流量数据,运用经验模态分解EMD分解技术将短时交通流量数据分解成个若干

最小二乘支持向量机LS-SVM的Matlab代码,比利时鲁汶大学网站提供，在Matlab里直接添加路径，即可使用LS-SVMlab1.5.rar249.09KB,下载次数:293,下载积分:资

针对滚动轴承故障特征混叠难以有效区分的问题,提出基于局部线性嵌入(LLE)与最小二乘支持向量机(LSSVM)结合的故障诊断方法。在由振动信号时域和频域统计指标构造的多维特征空间中,通过LLE算法对多维

针对普通Kriging插值方法中变差函数模型参数求解难、模型选择具有主观性、并不一定能选出最优变差函数模型的局限性,将最小二乘支持向量机与Kriging方法结合起来,利用最小二乘支持向量机较强的非线性

为了提高了网络流量的预测精度，提出一种蚁群算法（ACO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）参数的网络流量预测算法（ACO-LSSVM）。将LSSVM算法参数作为蚂蚁的位置向量，采用动态随机抽取的方法

基于无线接入点（AccessPoint，AP）接收信号强度（ReceivedSignalStrength，RSS）的位置指纹室内定位技术近几年已经成为国内外位置感知研究的热点。提出了基于最小二乘支持向

为了更好地模拟三维树木动态摇曳的效果，根据真实风场的变化规律，利用Perlin噪声技术产生虚拟风场的数学模型，采用迭代函数系统（IFS）方法构建三维树木模型，并运用动力学知识进行受力分析，计算树木的摇

针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取

为了进一步研究井下电波传播损耗规律,提高场强覆盖预测准确度,提出使用基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机方法对井下巷道的场强进行预测。首先通过软件仿真生成巷道场强数据,并将数据分为训练集和测试集;然后