回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM 多特征输入单输出 高引用先用先创新

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前言

回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM 多特征输入单输出 高引用先用先创新

一、NGO-SVM 模型

NGO-SVM回归预测模型结合了北方苍鹰优化算法（NGO）和支持向量机（SVM）的优点。下面将详细介绍这两种方法的原理及其如何在回归预测模型中协同工作。

1. 北方苍鹰优化算法（NGO）的原理

北方苍鹰优化算法（NGO, Northern Goshawk Optimization）是一种模拟自然界苍鹰捕猎行为的优化算法。其主要特点包括：

• 探索与开发：NGO算法通过两个主要阶段来平衡搜索空间的探索和开发。在探索阶段，算法尝试广泛搜索可能的解空间以发现潜在的最佳解；在开发阶段，算法则专注于细化和优化当前已知的最佳解。
• 适应度函数：在每次迭代中，NGO算法通过计算每个候选解的适应度值来更新其位置。适应度函数根据问题的具体需求定义。

NGO的主要步骤：

1. 初始化：随机生成一组解，初始化位置和速度。
2. 评估适应度：计算每个解的适应度。
3. 更新位置：根据适应度和当前最佳解更新每个解的位置。
4. 迭代：重复更新过程，直到满足停止条件（如最大迭代次数）。

2. 支持向量机（SVM）的原理

支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。SVM回归（SVR）旨在找到一个函数，使得大多数训练数据点的预测值与实际值之间的误差在一个给定的范围内。

SVM回归的关键概念：

• 目标函数：SVR的目标是找到一个函数，使得预测值与实际值之间的误差小于一个指定的阈值（ε）。同时，该函数应尽可能平滑。
• 优化问题：SVM回归通过优化一个二次规划问题来确定模型参数。目标是最小化模型的复杂度，同时保证训练数据的预测误差不超过给定阈值。

3. NGO-SVM回归预测模型的结合

NGO-SVM回归预测模型通过将NGO算法与SVM回归结合，优化SVM回归模型的参数。具体流程如下：

1. 初始化：

   • 使用NGO算法生成一组随机解，这些解代表SVM模型参数的不同组合。

2. 评估适应度：

   • 对每个解，通过训练SVM回归模型并计算其预测误差（通常使用交叉验证的均方误差）来评估适应度。适应度函数用于衡量模型的性能。

3. 优化过程：

   • 探索阶段：在此阶段，NGO算法广泛搜索解空间以寻找潜在的优化方向。
   • 开发阶段：在此阶段，NGO算法集中在优化当前最优解附近的区域，以精细化模型参数。

4. 更新SVM参数：

   • 基于NGO算法的优化结果，更新SVM回归模型的超参数（如惩罚参数C和核函数参数γ）。

5. 迭代：

   • 重复评估和优化过程，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数）。

6. 结果输出：

   • 输出优化后的SVM回归模型及其参数，用于最终的回归预测。

总结

NGO-SVM回归预测模型的核心思想是使用北方苍鹰优化算法（NGO）来优化支持向量机（SVM）回归模型的参数，从而提高模型的预测性能。NGO算法通过其特有的探索与开发机制，寻找SVM的最优参数组合，以最小化预测误差，并提高回归模型的准确性和鲁棒性。

二、实验结果

NGO-SVM回归预测

SVM回归预测

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
 

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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);

%%  数据转置
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

四、代码获取

私信即可 25米

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出