SSA-SVM多变量回归预测|樽海鞘群优化算法-支持向量机|Matalb

news2024/9/23 11:22:34

目录

一、程序及算法内容介绍:

基本内容:

亮点与优势:

二、实际运行效果:

三、算法介绍:

四、完整程序下载:


一、程序及算法内容介绍:

基本内容:

  • 本代码基于Matlab平台编译,将SSA(樽海鞘群算法)与SVM(支持向量机)结合,进行多输入数据回归预测,数据自动归一化

  • 输入训练的数据包含7个特征1个响应值,即通过7个输入值预测1个输出值(多变量回归预测,个数可自行调整)

  • 通过SSA算法优化SVM网络的c参数和g参数,记录下最优的值

  • 训练SSA-SVM网络进行分类预测,并与单一SVM对比体现优势

  • 迭代计算过程中,自动显示优化进度条,实时查看程序运行进展情况

  • 自动输出多种多样的的误差评价指标,自动输出大量实验效果图片

亮点与优势:

  • 注释详细,几乎每一关键行都有注释说明,适合小白起步学习

  • 直接运行Main函数即可看到所有结果,使用便捷

  • 编程习惯良好,程序主体标准化,逻辑清晰,方便阅读代码

  • 所有数据均采用Excel格式输入,替换数据方便,适合懒人选手

  • 出图详细、丰富、美观,可直观查看运行效果

  • 附带详细的说明文档(下图),其内容包括:算法原理+使用方法说明

二、实际运行效果:

三、算法介绍:

樽海鞘算法(Sea Cucumber Algorithm)是一种基于海洋生物樽海鞘行为的启发式优化算法。樽海鞘是一种海洋无脊椎动物,其生活方式和行为特征启发了这一算法的设计。樽海鞘算法主要受到樽海鞘的聚集行为和自组织特性的启发。在算法中,个体(代表樽海鞘)通过模拟樽海鞘的聚集和分散行为来搜索最优解。算法的基本思想是在搜索空间中随机生成一群个体(樽海鞘),然后通过模拟樽海鞘的聚集和散开过程,不断优化个体的位置,以寻找最优解。樽海鞘算法通常包括以下步骤:

1. 初始化:随机生成一群个体(樽海鞘)作为初始种群。

2. 评估:根据适应度函数评估每个个体的适应度。

3. 聚集和分散:模拟樽海鞘的聚集和分散行为,更新个体的位置。

4. 选择:根据一定的选择策略选择优秀个体作为下一代种群。

5. 迭代:重复进行聚集、分散、评估和选择步骤,直到达到停止条件。

樽海鞘算法在解决优化问题中具有一定的优势,特别适用于复杂的多模态优化问题和具有高维度搜索空间的问题。通过模拟海洋生物的行为,樽海鞘算法能够有效地在搜索空间中寻找全局最优解或局部最优解。

四、完整程序下载:

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.coloradmin.cn/o/2050720.html

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,一经查实,立即删除!

相关文章

Chrome浏览器更改默认User-Agent

一、业务需求 二、插件下载 三、插件使用 原创文章,请勿转载! 详细教程教你如何更改默认浏览器的User-Agent,几分钟足以! 一、业务需求 当我们遇到一些特定的UA才能访问的网址时,我们就可以通过一些手段来修改我们浏…

Python之字符串练习题(下)

21.nameStr“Albert Einstein",如何使用字符串运算符“:”来提取 nameStr 中的名和姓? mingnameStr[:6] xingnameStr[7:]23.下面哪些语句在运行时不会出错? (a)var xyz ’ * 10.5 (b)var ‘xyz’ * ‘5 ©var‘’xyz’*5 (d)var‘xyz’*5.0 重复运算符…

HTML静态网页成品作业(HTML+CSS)——美食企业介绍设计制作(1个页面)

🎉不定期分享源码,关注不丢失哦 文章目录 一、作品介绍二、作品演示三、代码目录四、网站代码HTML部分代码 五、源码获取 一、作品介绍 🏷️本套采用HTMLCSS,未使用Javacsript代码,共有1个页面。 二、作品演示 三、代…

在亚马逊云科技上对Stable Diffusion模型提示词、输出图像内容进行安全审核

项目简介: 小李哥将继续每天介绍一个基于亚马逊云科技AWS云计算平台的全球前沿AI技术解决方案,帮助大家快速了解国际上最热门的云计算平台亚马逊云科技AWS AI最佳实践,并应用到自己的日常工作里。 本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托…

HighPoint SSD7749M2:128TB NVMe 存储卡实现28 GB/s高速传输

HighPoint Technologies推出了一款全新的SSD7749M2 RAID卡,能够在标准的桌面工作站中安装多达16个M.2 SSD,实现高达128TB的闪存存储。该卡通过PCIe Gen4 x16接口提供高达28 GB/s的顺序读写性能。这些令人瞩目的性能规格伴随着高昂的价格标签。 #### 技术…

ArcGIS Pro基础:设置快速访问工具栏

上图【红色框线】内显示就是快速访问工具栏,访问非常方便,不需要切换到选项卡了 上图显示,可以勾选或者取消进行设置,通过【更多命令】可以选择更多的工具 如上图所示,可以选择自己经常使用的命令,可以输入…

手撕线程池

1.手撕线程池原理图 2.代码实现 // 手撕线程池 public class Main {public static void main(String[] args) {ThreadPool threadPool new ThreadPool(1,1000,TimeUnit.MILLISECONDS,1,(queue, task) -> {queue.putByTime(task,1500,TimeUnit.MILLISECONDS);});for (int i…

LangChain 实战演练:借助 LangChain SQL Agent 与 GPT 实现文档智能分析及交互

LangChain实战:利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互 我最近接触到一个非常有趣的挑战,涉及到人工智能数字化大量文件的能力,并使用户可以在这些文件上提出复杂的与数据相关的问题,比如: 数据检索问题&…

【qt】基于tcp的消息发送

我们需要实现客户端发消息,服务端接收消息 服务端界面新增接收消息 实现客户端发送和清空 发送数据需要将发送栏的信息转化为QByteArray,然后使用socket的write发送过去 实现服务端的接收 效果演示 20240818_111603 代码展示 server Widget.h #ifndef WIDGET_H …

Java的File类与IO流

目录 1. java.io.File类的使用 1.1 概述 1.2 构造器 1.3 常用方法 1、获取文件和目录基本信息 2、列出目录的下一级 3、File类的重命名功能 4、判断功能的方法 5、创建、删除功能 1.4 练习 2. IO流原理及流的分类 2.1 Java IO原理 2.2 流的分类 2.3 流的API 3. …

如何在 Windows/Mac/在线/iPhone/Android 上将 PDF 转换为 Word

PDF(便携式文档格式)是一种流行的格式,广泛用于在数字电子设备中呈现文档。输出文件小且兼容性强,使 PDF 如此受欢迎。但是,编辑 PDF 文件并非免费。您无需购买 PDF 编辑器,而是可以将 PDF 转换为 Word 进行…

「OC」NSPredicate —— 使用谓词过滤元素

「OC」NSPredicate —— 使用谓词过滤元素 文章目录 「OC」NSPredicate —— 使用谓词过滤元素前言介绍常见用法**比较运算符****逻辑运算符****字符串比较运算符****聚合运算符****用于字典或者类当中****格式说明符(占位符)** 实际运用总结参考文章 前…

05创建型设计模式——原型模式

一、原型模式简介 原型模式(Prototype Pattern)模式是一种对象创建型模式,它采取复制原型对象的方法来创建对象的实例。使用原型模式创建的实例,具有与原型一样的数据。 1)由原型对象自身创建目标对象。换句话说&…

python基础语法 010 类和对象-3 方法

1.3 方法 属性表示是一个类当中的成员或类的特征,而方法是?? 方法:表示类、对象的行为,方法本质上是函数,是一个特殊的函数 属性名称一般为名词,方法名称一般为动词 1.3.1 方法 VS 属性 1、…

24/8/17算法笔记 DDPG算法

深度确定性策略梯度(DDPG)算法是一种用于解决连续动作空间强化学习问题的算法。它结合了确定性策略梯度(DPG)和深度学习技术的优点,通过Actor-Critic框架进行策略和价值函数的近似表示。DDPG算法的关键组成部分包括经验…

【RAG综述】北京大学检索增强技术综述

RAG for AIGC ​ 图 1 描述了一个典型的 RAG 过程。给定一个输入查询,检索器识别相关的数据源,检索到的信息与生成器交互以改进生成过程。根据检索结果如何增强生成,有几种基础范式(简称基础):它们可以作为…

STM32的蜂鸣器

蜂鸣器分为有源蜂鸣器和无源蜂鸣器。 有源蜂鸣器:内部有震荡源,只要通电即可自动发出固定频率的声音。(频率固定无 法控制音色) 。 无源蜂鸣器:内部无震荡源,需要外部脉冲信号驱动发声,声音频…

《机器学习》 线性回归 一元、多元 推导 No.3

一、什么是线性回归 线性回归是一种用于预测连续数值的机器学习算法。它基于输入特征与目标变量之间的线性关系建立了一个线性模型。线性回归的目标是找到最佳拟合直线,以最小化预测值与实际值之间的误差。这个线性模型可以用来进行预测和推断。 线性回归的模型可以…

SpringBoot Profile多环境配置及配置优先级

【SpringBoot学习笔记 三】Profile多环境配置及配置优先级_profiles队列中的优先值-CSDN博客 Profile激活方式 但是我们发现一个问题,就是每次切换环境还需要去配置里指定,然后通过修改dev为test或prod来切换项目环境 , 这样做的话每次切换环境都要重新改…

前端面试——如何判断对象和数组

给你一个值,如何判断其是对象还是数组??? 我们先给出数据 var lists [1,2,3,4,5]var objs {length:5 } 我们分别尝试如下五种方法 console.log((✘)使用length,lists.length,objs.length); console.log((✔)使用isArray,Arr…