声振论坛

 找回密码
 我要加入

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 3630|回复: 15

[综合讨论] 寻找使用ls-svm的知音

[复制链接]
发表于 2006-9-5 16:26 | 显示全部楼层 |阅读模式

马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?我要加入

x
我现在用ls-svm做预测,我想把算法改进一下,但不知该如何改进,有用支持向量机的请进来讨论一下,谢谢

[ 本帖最后由 lxq 于 2006-9-6 19:48 编辑 ]
回复
分享到:

使用道具 举报

发表于 2006-9-5 17:36 | 显示全部楼层
最小二乘支持向量机的算法改进有不少种方法.你可以看看论文.其中比较多的是降低他支持向量的数目,
发表于 2006-9-5 18:32 | 显示全部楼层
现在做预测的效果怎么样,对什么做过仿真。
 楼主| 发表于 2006-9-6 16:03 | 显示全部楼层
谢两位能与我讨论,我已经对最小二乘支持向量机进行稀疏化处理了,但该算法早就有人提出来了,我的意思是想在原来的基础上自己想办法改进一下,或者是与现有的其他算法进行结合,只要是别人没有用过的就行,到目前为止一点眉目都没有
     我用最小二乘支持向量机建立软测量模型,数据来源于现场
 楼主| 发表于 2006-9-6 16:07 | 显示全部楼层
目前用单独的 ls-svm预测效果比其他算法要好,但与pca或pls相结合后,效果还不如单独的好,我也不知道是怎么回事,还请各位帮帮忙,想想办法,谢谢
发表于 2006-9-6 19:14 | 显示全部楼层
我也在用SVM做软测量。二次变量的选取的确是很困难的事情。用主元分析的很多,但我觉得还要具体情况具体分析。不可能对所有对象都适合的。
 楼主| 发表于 2006-9-6 20:59 | 显示全部楼层
请问tz6091,你做的怎么样了?有没有改进算法?你只是仿真呢还是应用于实际?
发表于 2006-9-6 21:39 | 显示全部楼层
我主要用Libsvm,泛化效果会好一点吧.也是实际的项目.我也做了些改进,仿真效果还不错.实际的数据还没实验
 楼主| 发表于 2006-9-7 08:34 | 显示全部楼层
请问tz6091
你用Libsvm比用Ls-Svm效果好吗?我没用过Libsvm,不知道效果怎么样?你是要用到现场呢还是只是用现场的数据做仿真?
发表于 2006-9-7 10:33 | 显示全部楼层
这两个我都用过.我感觉是Libsvm的效果好.现在做的这个说是要用到现场.不过按现在进度可能完成不了.
有空可以讨论  tz691@sohu.com
 楼主| 发表于 2006-9-7 20:39 | 显示全部楼层
tz6091你好
  你的邮箱好象不对吧,发邮件发不过去。
  你现在做的怎么样了,改进算法了吗
发表于 2006-9-7 21:19 | 显示全部楼层
我给你发消息了。不知道为什么要改进.我觉得改进主要是为了发文章.实际用的话能好使就可以了吧
 楼主| 发表于 2006-9-7 22:01 | 显示全部楼层
其实我也不想改进,因为太难了,可由于现场各种条件的限制,这个算法根本无法用于现场,只能离线仿真,今年我们的论文全部外审,我怕只用人家的工具箱而没有改进,又没有用于现场,没有什么创新,到时过不了就麻烦了,现在正等老师去现场采数据,想利用这段时间看看能不能改进一下

老师虽然说不用改进也行,但说最好还是改进一下, 如果要用于现场只能再寻找一种比较简单的方法
发表于 2006-9-7 22:18 | 显示全部楼层
恩。我们那个是个间歇过程控制.对时时性要求没那么高.所以用Libsvm还是可以的。虽然LS-SVM的速度快一些.但是如果用那个LS-SVM的MATLAB工具箱,那速度的优势也就没有了。Libsvm的好处是C++代码.并且原代码公开.'
那祝你好运了。要不给我你的邮箱。有空可以一起探讨。

评分

1

查看全部评分

 楼主| 发表于 2006-9-8 08:35 | 显示全部楼层
噢,好的,我对C不 是很懂,我们一般都用MATLAB仿真,Libsvm是不是没有MATLAB版的?我下载了几个都是C版的
  我的不能用于现场,是因为现场的计算机运行很慢,听说还不如386运行的快,也没有指数函数,如果在预测时用训练样本的话,训练样本不能太多,而老师说实际仿真时训练样本大约有300个
邮箱是0831ww@163.com
您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要加入

本版积分规则

QQ|小黑屋|Archiver|手机版|联系我们|声振论坛

GMT+8, 2024-11-20 00:32 , Processed in 0.065319 second(s), 18 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表