塘厦做网站,品牌推广工作职责,建材网站建设案例,软件开发公司介绍怎么写2024美赛预测算法 | 回归预测 | Matlab基于RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测 目录 2024美赛预测算法 | 回归预测 | Matlab基于RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效…2024美赛预测算法 | 回归预测 | Matlab基于RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测 目录 2024美赛预测算法 | 回归预测 | Matlab基于RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 Matlab基于RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测完整源码和数据 1.data为数据集输入6个特征输出一个变量。 2.main.m为程序主文件其余为函数文件无需运行。 3.霜冰算法优化最小二乘支持向量机,优化RBF核函数gam和sig。 4.注意程序和数据放在一个文件夹运行环境为Matlab2018及以上. 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价 6.程序语言为matlab程序可出预测效果图迭代优化图相关分析图; 7.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 程序设计
完整程序和数据下载方式(资源处直接下载)Matlab基于RIME-LSSVM霜冰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 划分训练集和测试集
M size(P_train, 2);
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);%% 转置以适应模型
p_train p_train; p_test p_test;
t_train t_train; t_test t_test;%% 参数设置
pop 5; % 种群数目
Max_iter 50; % 迭代次数
dim 2; % 优化参数个数
lb [10, 10]; % 下限
ub [1000, 1000]; % 上限%% 优化函数
fobj (x)fitnessfunclssvm(x, p_train, t_train);%% 优化%% LSSVM参数设置
type f; % 模型类型 回归
kernel RBF_kernel; % RBF 核函数
proprecess preprocess; % 是否归一化%% 建立模型
gam Best_score(1);
sig Best_score(2);
model initlssvm(p_train, t_train, type, gam, sig, kernel, proprecess);%% 训练模型
model trainlssvm(model);%% 模型预测
t_sim1 simlssvm(model, p_train);
t_sim2 simlssvm(model, p_test);%% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);%% 均方根误差
error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/article/details/126072792?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm1001.2014.3001.5502 [3] https://blog.csdn.net/article/details/126043107?spm1001.2014.3001.5502
