【预测模型】基于蝙蝠算法改进SVM实现预测matlab源码

1 模型

目的针对支持向量机(support vector machine,SVM)的参数选择的重要性,研究一种新的参数优化方法。方法介于蝙蝠算法的模型简单、全局搜索能力强等特点。本文提出基于蝙蝠算法(BA)的SVM参数优化方法,对SVM的惩罚参数和核参数进行优化。结果通过8个UCI标准数据库集的Matlab仿真实验,验证了算法的有效性和可靠性。结论本文方法搜索的最优参数较大地提高了SVM的分类精度,加强了SVM的学习和泛化能力,是一种有效及稳定的支持向量机参数优化方法。

2 部分代码

tic % 计时器
%% 清空环境变量
close all
clear
clc
%format compact
load('ISSL-Isomap.mat')
% load CMPE原始
% mappedX=X;
%% 数据提取
zc=mappedX(1:60,:);%特征输入
lie=mappedX(61:120,:);
mo

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