回归预测|基于雪消融优化相关向量机的数据回归预测Matlab程序SAO-RVM 多特征输入单输出 SAO-RVM

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前言

回归预测|基于雪消融优化相关向量机的数据回归预测Matlab程序SAO-RVM 多特征输入单输出 SAO-RVM

一、SAO-RVM模型

稀疏向量机（Relevance Vector Machine, RVM） 是一种用于回归和分类任务的机器学习模型，它基于贝叶斯理论与稀疏建模方法。RVM 与支持向量机（SVM）类似，但在模型稀疏性和概率解释上有所不同。以下是 RVM 的详细模型原理和流程，尤其是涉及到雪消融（即消融不同特征）的优化：

1. 基本模型原理

2. 贝叶斯框架

3. 模型优化流程

1. 特征映射

   选择或构造特征映射函数。常见的选择包括多项式核函数或高斯径向基函数（RBF）。

2. 先验分布的设定

   为权重向量 设定先验分布。通常采用一个高斯分布，并通过对角矩阵 的元素来调整每个特征的稀疏性。

3. 后验推断

   使用贝叶斯推断来估计权重的后验分布。这通常涉及到优化以下目标函数：
   

4. 优化算法

   使用变分推断或期望最大化（EM）算法来优化后验分布。这涉及到更新的对角元素，以便更好地逼近真实的后验分布。

5. 雪消融优化SAO

   雪消融SAO是一种智能优化算法 用于优化RVM中的模型超参数。

6. 模型评估

   评估模型的性能，通常使用交叉验证方法来确定模型的泛化能力。可以使用均方误差（MSE）、准确率或其他性能指标来衡量模型的效果。

4. 总结

RVM 通过引入贝叶斯推断和稀疏先验，能够在保留预测能力的同时减少模型的复杂度。通过优化过程和特征消融，可以有效地选择对模型性能最重要的特征，从而提高模型的性能和解释能力。

二、实验结果

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 = T_train;
t_test  = T_test;

%%  转置以适应模型
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

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