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网页设计综合案例,南宁seo团队计划,网站开发的感想,长春网络有限公司基于狼群优化算法的LSSVM回归预测GWO-LSSVM 其他优化算法可私信 为了提高最小二乘支持向量机#xff08;lssvm#xff09;的回归预测准确率#xff0c;对lssvm中的惩罚参数和核惩罚参数利用狼群优化算法进行优化。 Matlab 代码 在数据预测的领域中#xff0c;提高预测准确…基于狼群优化算法的LSSVM回归预测GWO-LSSVM 其他优化算法可私信 为了提高最小二乘支持向量机lssvm的回归预测准确率对lssvm中的惩罚参数和核惩罚参数利用狼群优化算法进行优化。 Matlab 代码在数据预测的领域中提高预测准确率一直是大家追求的目标。今天咱们来聊聊基于狼群优化算法Grey Wolf OptimizerGWO的最小二乘支持向量机Least Squares Support Vector MachineLSSVM回归预测也就是GWO - LSSVM。最小二乘支持向量机LSSVM本身在回归预测方面已经有不错的表现但是其惩罚参数和核惩罚参数的选择对预测准确率影响很大。如果参数没选好就像开车没调好后视镜虽然能开但总觉得差点意思。为了让LSSVM发挥出最大潜力咱们用狼群优化算法来对这俩参数进行优化。狼群优化算法模拟了狼群的捕猎行为狼有不同的等级比如alpha狼领导狼、beta狼辅助领导狼和delta狼一般成员。它们在捕猎过程中相互协作逐步找到猎物而在算法里就是通过模拟这个过程来找到最优解。基于狼群优化算法的LSSVM回归预测GWO-LSSVM 其他优化算法可私信 为了提高最小二乘支持向量机lssvm的回归预测准确率对lssvm中的惩罚参数和核惩罚参数利用狼群优化算法进行优化。 Matlab 代码下面咱们看看关键的Matlab代码部分。首先初始化参数假设我们有训练数据Xtrain和对应的标签Ytrain测试数据Xtest% 初始化数据 load data.mat % 假设数据存储在data.mat文件中 Xtrain data(:, 1:end - 1); Ytrain data(:, end); Xtest [1.2; 3.4; 5.6]; % 简单示例测试数据接下来设置狼群优化算法的参数比如狼群数量n最大迭代次数maxgen% 设置GWO参数 n 30; % 狼群数量 maxgen 100; % 最大迭代次数 lb [0.01, 0.01]; % 惩罚参数和核惩罚参数下限 ub [100, 100]; % 惩罚参数和核惩罚参数上限然后开始狼群优化算法的主循环每次迭代都更新狼群位置寻找最优参数% GWO主循环 for gen 1:maxgen % 计算适应度值这里适应度函数就是基于LSSVM预测误差来定义 for i 1:n c positions(i, 1); % 当前狼对应的惩罚参数 g positions(i, 2); % 当前狼对应的核惩罚参数 model trainlssvm(Xtrain, Ytrain, c, g); % 训练LSSVM模型 [~, ~, error] testlssvm(Xtest, Ytest, model); % 测试模型并获取误差 fitness(i) error; % 记录适应度 end % 更新alpha、beta、delta狼的位置和适应度 [alpha_fitness, alpha_index] min(fitness); alpha_pos positions(alpha_index, :); fitness(alpha_index) Inf; [beta_fitness, beta_index] min(fitness); beta_pos positions(beta_index, :); fitness(beta_index) Inf; [delta_fitness, delta_index] min(fitness); delta_pos positions(delta_index, :); % 更新其他狼的位置 for i 1:n a 2 - gen * (2 / maxgen); % 线性减少的系数a r1 rand; r2 rand; A1 2 * a * r1 - a; C1 2 * r2; D_alpha abs(C1 * alpha_pos - positions(i, :)); X1 alpha_pos - A1 * D_alpha; r1 rand; r2 rand; A2 2 * a * r1 - a; C2 2 * r2; D_beta abs(C2 * beta_pos - positions(i, :)); X2 beta_pos - A2 * D_beta; r1 rand; r2 rand; A3 2 * a * r1 - a; C3 2 * r2; D_delta abs(C3 * delta_pos - positions(i, :)); X3 delta_pos - A3 * D_delta; positions(i, :) (X1 X2 X3) / 3; % 边界处理 positions(i, :) max(positions(i, :), lb); positions(i, :) min(positions(i, :), ub); end end这里代码核心逻辑就是每次迭代根据alpha、beta、delta狼的位置来更新其他狼的位置通过不断迭代让狼群也就是参数组合逼近最优解。找到最优参数后再用这些参数训练最终的LSSVM模型进行预测。通过这样利用狼群优化算法对LSSVM的参数进行优化能显著提高回归预测的准确率。如果大家对其他优化算法感兴趣可以私信交流咱们一起在数据预测的世界里探索更多可能。