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SimpleGirl金虫 (正式写手)
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LS-SVM参数辨识小测试，欢迎各位大神入贴交流
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本人近期在用ls-SVM对线性系统做参数辨识，因为是线性系统所以采用线性核函数，然后根据得到的model.alpha与输入数据相乘得到辨识参数。但结果与实际的误差过大，不明白什么原因？还请各位大神给些意见。 matlab版本为：R2014b, ls-svm的版本为：Matlab R2009b - R2013a: LS-SVMlab1.8 - Linux and Windows (32 and 64 bit) 电脑系统：windows 8.1 为测试ls-svm，写了如下代码： %%%%%%%%% %% 辨识 y(k+1) = Ay(k) + Bx(k)的系数A和B %% 为测试lssvm的参数辨识功能，在假定A=B=1的情况下进行以下测试试验 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); % 模型参数优化 %% ======================test data======================= model = trainlssvm(model); % 训练 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是用来计算辨识系数的，出来的结果达到了十位数了，但原始值才为1. 还请给位大神赐教！！！拜托拜托了。 |
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