分类预测 | Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测

分类预测 | Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测

目录

    • 分类预测 | Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测
      • 分类效果
      • 基本描述
      • 程序设计
      • 参考资料

分类效果

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本描述

1.Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测,含LSSVM、 SSA-LSSVM、ISSA-LSSVM、 KPCA-ISSA-LSSVM四个模型的对比,目标函数使用5折交叉验证确定最佳参数。

2.自带数据,多输入,单输出,多分类。图很多、混淆矩阵图、预测效果图等等
3.直接替换数据即可使用,保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。
4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

  • 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测
%%  参数设置
%%  数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1);
T_sim2 = vec2ind(t_sim2);% %%  数据排序
% [T_train, index_1] = sort(T_train);
% [T_test , index_2] = sort(T_test );
% 
% T_sim1 = T_sim1(index_1);
% T_sim2 = T_sim2(index_2);%%  性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train))/M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test)) /N * 100 ;%%  绘图
figure()         
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
xlim([1, M])
gridfigure
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
xlim([1, N])
grid%%  混淆矩阵
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/699240.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【软件测试】定位前后端bug总结+Web/APP测试分析

目录:导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结(尾部小惊喜) 前言 1、Web测试中简单…

k8s-pod的介绍及命令行创建pod

一、 pod介绍 在kubernetes的世界中,k8s并不直接处理容器,而是使用多个容器共存的理念,这组容器就叫做pod。 pod是k8s中可以创建和管理的最小单元,是资源对象模型中由用户创建或部署的最小资源对象模型,其他的资源对象…

车载测试面试:题库+项目

车载测试如何面试(面试技巧)https://blog.csdn.net/2301_79031315/article/details/136229809 入职车载测试常见面试题(附答案)https://blog.csdn.net/2301_79031315/article/details/136229946 各大车企面试题汇总(含答案&am…

Megalinter 初体验

简介 MegaLinter 是一个多语言、多工具的集成代码检查工具,它能够通过一个统一的工作流来运行多个静态代码分析工具,从而提供全面的代码质量检查。 官网:https://megalinter.io/latest/ MegaLinter 的特点: 多语言支持&#x…

Arcgis小技巧【17】——如何修改ArcGIS中影像的背景颜色

一、问题分析 在ArcGIS中,有时候会遇到影像有背景色,看上去很不美观。 尤其在多个影像叠加的时候,更是会造成遮挡的问题。 二、解决办法 首先,用【识别】工具在背景色是点击一下,查看弹出的窗口,记住背景…

新型智慧城区建设方案

智慧社区项目以改善基础设施环境为基础,以搭建社区综合服务平台为纽带,通过利用物联网、大数据技术建立覆盖社区居民生活方方面面的综合服务体系,向社区管理机构、服务机构和居民提供智能化服务,保障社区的安全,保障居…

飞行机器人专栏(十三)-- 智能优化算法之粒子群优化算法与多目标优化

一、理论基础 1.1 引言 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)自1995年由Eberhart和Kennedy提出以来,已经成为解决优化问题的一种有效且广泛应用的方法。作为一种进化计算技术,PSO受到社会行为模式,特别是…

document.cookie中expires 格式设置问题导致部分iphone safari上登录失效

一、问题描述 设备信息:iPhone 12, iOS 16.3 昨天有个小伙伴发现自己的iPhone safari打开网页登录时,登录页面显示登录成功,但实际进入首页后仍然显示未登录。多次测试,该问题在该设备上属于必现问题。 二、问题排查与解决 经过…

C/C++内存管理学习【new】

文章目录 一、C/C内存分布二、C语言中动态内存管理方式:malloc/calloc/realloc/free三、C内存管理方式3.1 new/delete操作内置类型3.2 new和delete操作自定义类型四、operator new与operator delete函数五、new和delete的实现原理5.1 内置类型 六、定位new表达式(pl…

后端经典面试题合集

目录 1. Java基础1-1. JDK 和 JRE 和 JVM 分别是什么,有什么区别?1-2. 什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么? 1. Java基础 1-1. JDK 和 JRE 和 JVM 分别是什么,有什么区别? JDK 是Java开发工具包&am…

基于ssm框架的高校班级管理系统设计与实现

为解决当前高校班级管理中管理方式落后、手段落后及效率低下等问题而以当前主流的互联网技术设计一款高校班级管理系统。该系统采用B/S模式的设计思路而将前端(JSP技术)和后端(SSM框架MySQL数据库)整合于一体并通过Java语言代码编…

VSCODE使用Django 页面和渲染

https://code.visualstudio.com/docs/python/tutorial-django#_use-a-template-to-render-a-page 通过模板渲染页面 文件 实现步骤 1, 修改代码,hello的App名字增加到installed_apps表中。 2, hello子目录下,创建 .\templates\…

vue中使用echarts绘制双Y轴图表时,刻度没有对齐的两种解决方法

文章目录 1、原因2、思路3、解决方法3.1、使用alignTicks解决3.2、结合min和max属性去配置interval属性1、首先固定两边的分隔的段数。2、结合min和max属性去配置interval。 1、原因 刻度在显示时,分割段数不一样,导致左右的刻度线不一致,不…

【Java】Java基础(实验一)

目录 一、实验目的 二、实验内容 三、实验小结 一、实验目的 掌握Java程序的编辑、调试与运行;了解Java引用类型,掌握数组的定义和引用。掌握Java基本数据类型和输入输出。掌握Java程序结构 二、实验内容 1.JDK的环境变量设置及测试。 &#xff08…

HarmonyOS Stage模型 应用配置文件讲解

好,上文 HarmonyOS Stage模型基本概念讲解 中,我们简单讲解了HarmonyOS 中 Stage模型的基本概念 那么 我们继续学习Stage模型的相关知识 上文之后 我们肯定对它的概念和基本结构 有了一个了解 那么 我们就来看一下 基于Stage模型 它里面一些基本的配置文…

15-36V降压充电光伏MPPT充电方案

1.MPPT原理--简介 MPPT,全称为Maximum Power Point Tracking,即最大功点跟踪,它是一种通过调节电气模块的工作状态,使光伏板能够输出更多电能的电气系统能够将太阳能电池板发出的直流电有效地贮存在蓄电池中,可有效地…

视频推拉流EasyDSS视频直播点播平台授权出现激活码无效并报错400是什么原因?

视频推拉流EasyDSS视频直播点播平台集视频直播、点播、转码、管理、录像、检索、时移回看等功能于一体,可提供音视频采集、视频推拉流、播放H.265编码视频、存储、分发等视频能力服务,在应用场景上,平台可以运用在互联网教育、在线课堂、游戏…

32.云原生Istio流量管理之官网Bookinfo应用实战演示

云原生专栏大纲 文章目录 流量管理基于版本的路由配置基于 Http header 的路由配置故障注入延迟故障注入异常故障注入故障注入测试 比例分配流量请求超时熔断什么是熔断创建 httpbin 服务创建访问者服务 流量管理 Istio 是服务治理的工具,Istio 的流量管理能力&am…

Django学习笔记-forms使用

1.创建forms.py文件,导入包 from django import forms from django.forms import fields from django.forms import widgets2. 创建EmployeeForm,继承forms.Form 3.创建testform.html文件 4.urls.py添加路由 5.views中导入forms 创建testform,编写代码 1).如果请求方式为GET,…

unity学习(38)——创建(create)角色脚本(panel)--EventSystem

1.在scripts文件夹下创建一个脚本CreatePlayerPanel.cs,脚本挂到panel上!给panel加个tag,叫createPanel,脚本内容如下: using System.Collections; using System.Collections.Generic; using TMPro; using UnityEngin…