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SimpleGirl金蟲 (正式寫手)
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[求助]
LS-SVM參數(shù)辨識小測試，歡迎各位大神入貼交流
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本人近期在用ls-SVM對線性系統(tǒng)做參數(shù)辨識，因為是線性系統(tǒng)所以采用線性核函數(shù)，然后根據(jù)得到的model.alpha與輸入數(shù)據(jù)相乘得到辨識參數(shù)。但結果與實際的誤差過大，不明白什么原因？還請各位大神給些意見。 matlab版本為：R2014b, ls-svm的版本為：Matlab R2009b - R2013a: LS-SVMlab1.8 - Linux and Windows (32 and 64 bit) 電腦系統(tǒng)：windows 8.1 為測試ls-svm，寫了如下代碼： %%%%%%%%% %% 辨識 y(k+1) = Ay(k) + Bx(k)的系數(shù)A和B %% 為測試lssvm的參數(shù)辨識功能，在假定A=B=1的情況下進行以下測試試驗 clc clear all close all y = randperm(101); input1 = y(1:100); output = y(2:101); x = output - input1; input2 = x; input = zeros(length(input1),2); input(:,1) = input2'; input(:,2) = input1'; output = output'; %%%%%%%%%%%%%% type = 'function estimation'; kernel= 'lin_kernel'; gam = 100; % Regularization parameter sig= []; %% =====================optimizate parameters====================== costfun = 'crossvalidatelssvm'; costfun_args = {10,'mse'}; optfun = 'gridsearch'; model = initlssvm(input,output,type,gam,sig,kernel); % 模型初始化 model = tunelssvm(model,optfun,costfun,costfun_args); % 模型參數(shù)優(yōu)化 %% ======================test data======================= model = trainlssvm(model); % 訓練 outputPre = simlssvm(model,input); %%%error%%%% error = zeros(size(outputPre)); error = output - outputPre; % figure(3); subplot(2,1,1); plot(1:length(output),output,'r+:',1:length(outputPre),outputPre,'bo:'); legend('test','predict'); subplot(2,1,2); plot(1:length(error),error); sumc=zeros(1,2); for i = 1:1:length(input) sumc(1,1) = sumc(1,1) + model.alpha(i)*input(i,1); sumc(1,2) = sumc(1,2) + model.alpha(i)*input(i,2); end sumc是用來計算辨識系數(shù)的，出來的結果達到了十位數(shù)了，但原始值才為1. 還請給位大神賜教�。。“萃邪萃辛�。 |
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