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网站改版协议,中山市做网站专业的,精品网站建设价格,注册安全工程师报名时间2022官网RIME-LSSVM回归#xff0c;基于霜冰优化算法(RIME)优化最小二乘向量机(LSSVM)的数据回归预测#xff0c;多输入单输出模型 模型够新#xff0c;很多领域都没有用过#xff0c;可以作为创点使用#xff0c;需要发的抓紧了 1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上 2、评价…RIME-LSSVM回归基于霜冰优化算法(RIME)优化最小二乘向量机(LSSVM)的数据回归预测多输入单输出模型 模型够新很多领域都没有用过可以作为创点使用需要发的抓紧了 1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白这个RIME-LSSVM组合有点意思啊最近帮学弟跑数据时试了试预测效果确实稳。今天就手把手带大家玩转这个霜冰算法优化支持向量机的预测模型保姆级注释的代码直接放后面了~先说下这模型的亮点传统LSSVM的核参数和惩罚因子用优化算法自动找最优比网格搜索省事太多了。霜冰算法(RIME)模拟冰川运动机制全局搜索能力贼强亲测收敛速度比粒子群快一截。上硬货先看主程序骨架%% 霜冰算法参数设置 Pop_size 30; % 种群数量 Max_iter 50; % 最大迭代次数 dim 2; % 优化参数个数gamma, sigma lb [10,0.1]; % 参数下界 ub [10000,10]; % 参数上界 %% 加载数据示例为mat格式csv自己改下读取方式 load data.mat input data(:,1:end-1); % 输入特征多列 output data(:,end); % 输出标签单列这里有个坑要注意数据一定要做归一化不然不同量纲的特征会把模型带跑偏。看处理代码% 数据归一化MATLAB自带函数真香 [inputn,inputps] mapminmax(input); [outputn,outputps] mapminmax(output); inputn inputn; % 转置回原维度 outputn outputn;霜冰算法的核心在于模拟冰晶生长过程迭代部分这样写% 初始化种群 Positions rand(Pop_size,dim).*(ub-lb)lb; for i1:Max_iter % 计算适应度LSSVM训练交叉验证 for j1:Pop_size fitness(j) LSSVM_Fitness(inputn,outputn,Positions(j,:)); end % 更新冰晶位置霜冰算法核心 [~, idx] min(fitness); Best_pos Positions(idx,:); for k1:Pop_size r rand(); R 1 - i/Max_iter; % 动态收缩因子 Positions(k,:) Best_pos R*(rand(1,dim)-0.5).*(ub-lb); end end重点说下适应度函数的设计逻辑用当前参数训练LSSVM返回验证集误差作为评价标准。这里用5折交叉验证防止过拟合function fitness LSSVM_Fitness(X,Y,params) gamma params(1); sigma params(2); % 5折交叉验证 indices crossvalind(Kfold,Y,5); mse zeros(5,1); for i1:5 test (indices i); train ~test; model trainlssvm({X(train,:),Y(train,:),f,gamma,sigma}); y_pred simlssvm(model,X(test,:)); mse(i) mean((y_pred - Y(test,:)).^2); end fitness mean(mse); % 目标是最小化MSE end训练完成后用最优参数重建模型% 最优参数代入LSSVM best_gamma Best_pos(1); best_sigma Best_pos(2); model initlssvm(input_train,output_train,f,best_gamma,best_sigma); model trainlssvm(model);预测阶段记得反归一化还原真实量纲% 预测测试集 predict_test simlssvm(model,input_test); predict_test mapminmax(reverse,predict_test,outputps); % 计算评价指标 R2 1 - sum((output_test - predict_test).^2)/sum((output_test - mean(output_test)).^2); MAE mean(abs(output_test - predict_test)); RMSE sqrt(mean((output_test - predict_test).^2));跑完程序自动出图效果类似这样!预测结果对比图左图是真实值和预测值的拟合曲线右图是误差分布直方图。实测某电力负荷数据集R2能到0.97以上比未优化的LSSVM提升约8%。最后说下避坑指南数据量少时适当增加Pop_size到50以上特征工程比调参更重要异常值处理不能少迭代次数别设太大50-100足够否则耗时剧增完整代码打包好了替换你自己的数据就能跑。需要试玩的同学评论区举个手~