ACPSO-SVR结合的非线性建模预测算法
提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试，实验结果表明...
ACPSO-SVR技术资料
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💻 源代码：517
ACPSO-SVR是一种先进的控制与优化算法，结合了自适应粒子群优化（ACPSO）和最小二乘支持向量回归机（SVR），在复杂系统建模、预测及控制领域展现出卓越性能。适用于电力系统稳定性分析、工业过程控制等多个高精度要求场景。通过探索本页面提供的16个精选资源，电子工程师可以深入了解该技术的核心原理及其应用案例，助力提升项目开发效率与创新能力。
🔥 ACPSO-SVR热门资料
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SVR程序,直接用就可以了,没有错误,其中还有一些变量需再编程序算,如:MSE
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