网站建设设计原则,阳江市网站备案幕布,上海中风险地区地图,网站建设方案的含义回归预测|一种多输入多输出的粒子群优化支持向量机数据回归预测Matlab程序PSO-MSVR非for循环实现 原理上进行修改多输出 文章目录 前言回归预测|一种多输入多输出的粒子群优化支持向量机数据回归预测Matlab程序PSO-MSVR非for循环实现 原理上进行修改多输出 一、PSO-MSVR模型1. … 回归预测|一种多输入多输出的粒子群优化支持向量机数据回归预测Matlab程序PSO-MSVR非for循环实现 原理上进行修改多输出 文章目录 前言回归预测|一种多输入多输出的粒子群优化支持向量机数据回归预测Matlab程序PSO-MSVR非for循环实现 原理上进行修改多输出 一、PSO-MSVR模型1. **多输出支持向量回归MSVR**2. **粒子群优化PSO**3. **PSO-MSVR 的结合****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|一种多输入多输出的粒子群优化支持向量机数据回归预测Matlab程序PSO-MSVR非for循环实现 原理上进行修改多输出
一、PSO-MSVR模型
PSO-MSVR 结合了粒子群优化PSO算法和多输出支持向量回归MSVR模型用于优化多输出回归任务。下面详细介绍这两部分的原理和流程。
1. 多输出支持向量回归MSVR
支持向量回归SVR 是一种用于回归任务的支持向量机SVM变体其目标是通过在高维特征空间中找到一个平衡的回归模型来最小化预测误差。多输出支持向量回归MSVR 扩展了SVR以处理多个回归目标。MSVR的核心概念包括 SVR基本原理 目标找到一个函数使得大多数数据点的预测值与实际值之间的误差不超过给定的容忍度ε。优化问题通过求解一个凸优化问题得到一个回归函数该函数具有最小的结构风险。 多输出扩展 输出空间MSVR能够同时预测多个目标变量输出每个目标变量都对应一个回归模型。通常MSVR可以通过两种方式处理多输出 独立建模为每个输出构建一个独立的SVR模型。联合建模将多个输出整合到一个单一的SVR模型中以考虑它们之间的相关性。 模型构建 输入特征每个样本具有多个输入特征。输出目标每个样本具有多个目标值输出。
2. 粒子群优化PSO
粒子群优化PSO 是一种模拟鸟群觅食行为的全局优化算法由Kennedy和Eberhart于1995年提出。PSO通过一群粒子可能解在搜索空间中移动逐步寻找最优解。PSO的核心步骤包括
初始化随机生成粒子的位置和速度。评估计算每个粒子的适应度目标函数值。更新 粒子的速度和位置根据其个人最佳位置和群体最佳位置进行调整。速度更新公式 [ v_{i}(t1) w \cdot v_{i}(t) c_1 \cdot r_1 \cdot (p_{i} - x_{i}(t)) c_2 \cdot r_2 \cdot (g - x_{i}(t)) ] 其中( v_{i}(t) ) 是粒子 (i) 在时间 (t) 的速度(x_{i}(t)) 是粒子 (i) 在时间 (t) 的位置(p_{i}) 是粒子 (i) 的最佳位置(g) 是群体的最佳位置(w) 是惯性权重(c_1) 和 (c_2) 是加速常数(r_1) 和 (r_2) 是随机数。位置更新公式 [ x_{i}(t1) x_{i}(t) v_{i}(t1) ]
3. PSO-MSVR 的结合
PSO-MSVR 将粒子群优化算法应用于多输出支持向量回归模型的参数优化过程。主要流程如下 定义目标函数 目标函数通常是SVR模型的损失函数如均方误差MSE或其他回归误差度量。对于MSVR损失函数可能是所有输出的损失函数的总和或加权和。 初始化粒子 每个粒子代表一个SVR模型的参数集如惩罚参数C、ε容忍度和核函数参数等。 评估适应度 对每个粒子训练MSVR模型并计算其在训练集上的回归误差作为适应度值。 更新粒子 使用PSO算法更新粒子的速度和位置以优化MSVR模型的参数。 迭代 重复评估和更新过程直到满足停止准则如最大迭代次数或适应度不再显著改善。 选择最佳模型 从最终的粒子群中选择适应度最好的粒子作为MSVR模型的最终参数设置。
总结
PSO-MSVR 通过将粒子群优化算法应用于多输出支持向量回归模型的参数优化能够有效地调整MSVR模型的参数提高模型的回归性能。PSO优化过程通过探索全局搜索空间来避免局部最优而MSVR处理多输出回归任务捕捉多个目标变量之间的复杂关系。
二、实验结果
PSO-MSVR实验结果 实验数据
未优化的msvr 三、核心代码
%% 读取数据;
resxlsread(数据集.xlsx);%% 数据分析
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim 3; % 最后3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);%% 参数设置 msvm
C 20; %惩罚参数
par 0.8; %核参数
tol 1e-1;
epsi 0.05;%% 训练
[Beta,~,~,~] msvr(p_train,t_train,ker,C,epsi,par,tol);
四、代码获取
私信 50
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LSSVMLightGBMXgboostRBF径向基神经网络概率神经网络PNNGRNNElman随机森林RF卷积神经网络CNN长短期记忆网络LSTMBiLSTMGRUBiGRUTCNBiTCNCNN-LSTMTCN-LSTMBiTCN-BiGRULSTM–AttentionVMD–LSTMPCA–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
