回归预测 | Matlab实现GA-LSSVM遗传算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测

预测效果

基本介绍

Matlab实现GA-LSSVM遗传算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测（完整源码和数据）
1.Matlab实现GA-LSSVM遗传算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测（完整源码和数据）；
2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。
3.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。
4.适用对象：大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

模型描述

GA-LSSVM（Genetic Algorithm-Least Squares Support Vector Machine）是一种基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine）用于多输入单输出回归预测的方法。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟遗传、交叉和变异等操作来搜索最优解。在GA-LSSVM中，遗传算法用于搜索最优的最小二乘支持向量机的参数配置，以使回归模型的性能最佳。

以下是GA-LSSVM的基本步骤：

初始化种群：使用遗传算法创建一个初始的个体群体，每个个体表示一个最小二乘支持向量机的参数配置。种群的大小和个体的编码方式需要根据具体问题进行设计。
适应度评估：对于每个个体，使用最小二乘支持向量机建立回归模型，并评估其在训练集上的预测性能。适应度函数可以选择回归模型的均方误差（Mean Squared Error）或其他适当的指标。
选择操作：采用选择操作从种群中选择适应度较高的个体作为父代，用于产生下一代个体。选择操作可以使用轮盘赌选择、排名选择或其他选择算法。
交叉操作：对于选择的父代个体，使用交叉操作生成子代个体。交叉操作可以采用单点交叉、多点交叉或均匀交叉等方式。
变异操作：对于交叉后得到的子代个体，进行变异操作以增加种群的多样性。变异操作可以随机改变个体的某些参数值或者引入新的个体。
更新种群：将父代和子代个体合并，形成新的种群。
终止条件：根据预设的终止条件（如达到最大迭代次数或找到满意的解），判断是否终止算法。如果不满足终止条件，则返回第3步。
输出结果：当算法终止时，输出具有最佳适应度的个体作为最优的最小二乘支持向量机模型。
通过遗传算法的迭代优化过程，GA-LSSVM可以搜索到最优的最小二乘支持向量机模型参数，从而提高多输入单输出回归预测的性能。

程序设计

• 完整程序和数据下载方式(资源处直接下载)：Matlab实现GA-LSSVM遗传算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  添加路径
addpath('LSSVMlabv\')
%%  导入数据
P_train = xlsread('data','training set','B2：G191')';
T_train= xlsread('data','training set','H2：H191')';
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')';
T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')';

%%  划分训练集和测试集
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

%%  参数设置
pop = 5;              % 种群数目
Max_iter = 50;         % 迭代次数
dim = 2;               % 优化参数个数
lb = [10,   10];       % 下限
ub = [1000, 1000];       % 上限

%% 优化函数
fobj = @(x)fitnessfunclssvm(x, p_train, t_train);

%% 优化
[Best_pos, Best_score, curve] = GA(pop, Max_iter, lb, ub, dim, fobj);

%% LSSVM参数设置
type       = 'f';                % 模型类型 回归
kernel     = 'RBF_kernel';       % RBF 核函数
proprecess = 'preprocess';       % 是否归一化

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/article/details/126072792?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm=1001.2014.3001.5502