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《MATLAB实现基于PSO-LSSVM-Adaboost粒子群算法优化最小二乘支持向量机结合AdaBoost多输入单输出回归预测》
随着多维数据分析和机器学习的发展，最小二乘支持向量机（LTTVM）作为一种高效的回归模型因其快速性和鲁棒性备受关注。然而，LTTVM 的性能高度依赖于超参数（正则化参数和核参数），这使得优化过程复杂且容易陷入局部最优解。粒子群优化（PTO）是一种模拟群体智能的全局优化算法，适用于高维复杂问题，能够有效优化 LTTVM 的参数。此外，AdaBoott 集成方法通过弱学习器的加权组合提升模型的整体预测能力。将 PTO 优化与 LTTVM 和 AdaBoott 相结合，可以构建一个高效、精准的回归预测框架。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144169227
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数据处理增强
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应用场景扩展
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前沿技术融合
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提升GRU单元的性能
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使用自监督学习技术
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混合强化学习增强调度决策
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