热门
最新
红包
立Flag
投票
同城
我的
发布
《Python实现基于SMA-WOA-SFO-LSSVM黏菌优化算法（SMA）结合鲸鱼优化算法（WOA）和序列前向优化算法（SFO ）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）进行多输入单输出回归预测的详细项》
摘要：本项目提出了一种基于SMA-QOA-SFSO-LSSVM的混合优化算法用于单输出回归预测。通过结合黏菌优化算法(SMA)、鲸鱼优化算法(QOA)和序列前向优化算法(SFSO)来优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数和特征选择，以提高回归模型的预测精度。项目包含数据预处理、特征选择、模型优化和预测评估等完整流程，并在环境监测、金融预测等多个领域具有应用价值。实现过程中采用了Python编程，构建了GUI界面，提供了数据加载、参数设置、模型训练和可视化等功能，最终实现了均方误差0.0124和R²0.9
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/148796374
该项目主要应用于哪些领域(多选)
0 人已经参与 已结束
电力负荷预测与调度优化
0人
新能源电力系统的负荷管理
0人
智能电网的智能调度与资源优化
0人
电力系统风险管理与应急响应
0人
电力市场交易与负荷预测服务
0人
高频次用电数据分析和优化
0人
智能配电系统调度和实时控制
0人
金融领域
0人
能源管理与电力负荷预测
0人
交通流量与智能交通系统
0人
CSDN App 扫码分享
评论
点赞
- 复制链接
- 举报
