回归预测|基于北方苍鹰优化最小二乘支持向量机的数据预测Matlab程序NGO-LSSVM 多特征输入单输出 含基础程序
文章目录
- 前言
- 回归预测|基于北方苍鹰优化最小二乘支持向量机的数据预测Matlab程序NGO-LSSVM 多特征输入单输出 含基础程序
- 一、NGO-LSSVM模型
- 1. LSSVM（最小二乘支持向量机）
- 2. NGO（北方苍鹰优化算法）
- 3. NGO-LSSVM回归预测模型建模流程
- 总结
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
前言
回归预测|基于北方苍鹰优化最小二乘支持向量机的数据预测Matlab程序NGO-LSSVM 多特征输入单输出 含基础程序
一、NGO-LSSVM模型
NGO-LSSVM模型结合了北方苍鹰优化算法（NGO）和最小二乘支持向量机（LSSVM），用于回归任务。以下是其详细原理和建模流程：
1. LSSVM（最小二乘支持向量机）
LSSVM是一种用于回归和分类的支持向量机（SVM）变种。主要步骤包括：
-
模型构建：
-
模型训练：
2. NGO（北方苍鹰优化算法）
NGO是一种模拟苍鹰捕食行为的优化算法。主要步骤包括：
- 初始化：生成一个初始的解种群。
- 适应度评估：计算每个解的适应度。
- 位置更新：模拟苍鹰的捕食行为，更新解的位置以寻求更优解。
- 优化过程：迭代更新解的位置，直到达到停止条件。
3. NGO-LSSVM回归预测模型建模流程
-
数据预处理：
- 标准化或归一化输入数据，分割数据集为训练集和测试集。
-
核函数选择：
- 选择合适的核函数（如高斯核、多项式核等）用于LSSVM模型。
-
参数优化：
- 目标函数定义：定义LSSVM的目标函数，包括核函数参数和正则化参数。
- NGO优化：使用NGO优化算法对LSSVM的核函数参数和正则化参数进行优化。NGO通过模拟苍鹰的捕食行为来调整这些参数，提升LSSVM模型的性能。
-
模型训练：
- 使用优化后的参数训练LSSVM模型。通过解线性方程组获得模型的权重和偏置。
-
模型预测：
- 使用训练好的LSSVM模型对测试集或新数据进行预测。
-
性能评估：
- 使用评估指标（如均方误差、绝对误差等）评估模型性能，并根据需要进行参数调整以优化结果。
总结
NGO-LSSVM模型通过结合NGO算法和LSSVM，利用优化算法来调整LSSVM模型的参数，从而提高回归预测性能。NGO用于优化LSSVM的超参数，使得最终模型能够更好地拟合数据并提升预测准确性。
二、实验结果
NGO-LSSVM 回归预测结果
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
