资源简介
基于支持向量机的故障诊断,代码中有一些注释,可以根据里面的注释修改,会测的最佳正确率,以及预测样本和测试样本的误差,真实可信
代码片段和文件信息
function [r_Ydr_errr_Ys] = SVM(traindatagoaldataperiod)
% 使用循环语句对每一种参数组合都进行回归找出最优结果
% r_Yd 最优的回归结果
% r_err 最优回归的样本误差
% r_Ys 预测结果
% ------------------------------------------------------------%
% Training Samples 构造训练样本
% clear;
% data=load(‘testData.txt‘);
n=length(traindata); % 样本数量
X=traindata(1:n-period:);
X=X.‘; % 训练样本d×n的矩阵n为样本个数d为样本维数
Y=goaldata(period+1:n:);
Y=Y.‘; % 训练目标1×n的矩阵n为样本个数值为期望输出
Xs=traindata(n-period+1:n:);
Xs=Xs.‘; % 预测的自变量d×1的矩阵d为样本维数
% ------------------------------------------------------------%
%初始化一个较大的样本误差
r_err=1e10;
% ------------------------------------------------------------%
%寻找适合的惩罚系数,不敏感损失函数的参数以及核函数
for c=0:2
for e=0:2
for ty=1: 4 %确定核函数类型
% ------------------------------------------------------------%
% ker 核参数(结构体变量)
% the following fields:
% type - linear : k(xy) = x‘*y
% poly : k(xy) = (x‘*y+c)^d
% gauss : k(xy) = exp(-0.5*(norm(x-y)/s)^2)
% tanh : k(xy) = tanh(g*x‘*y+c)
% degree - Degree d of polynomial kernel (positive scalar).
% offset - Offset c of polynomial and tanh kernel (scalar negative for tanh).
% width - Width s of Gauss kernel (positive scalar).
% gamma - Slope g
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