【预测模型】基于蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据预测matlab代码
1 简介
本文提出一种蝙蝠算法优化基于最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法，其在传统支持向量机 SVM 基础上，将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束，极大地方便了求解过程，克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归，能有效避免 BP 神经网络等方法中出现的局部最优等问题。
算法流程如下：
步骤1,采集时间序列的样本数据;
步骤2,建立基于蝙蝠算法优化参数的LSSVM数据预测模型;
步骤3,应用预测模型对训练样本进行预测,得到训练样本的相对误差和预测值;步骤4,预测模型对训练样本的相对误差进行预测,从而得到相对误差的预测值;步骤5,对相对误差的预测值进行校正,从而得到预测速率;解决了由于最小二乘支持向量机核函数参数和惩罚参数的经验性赋值而导致的预测精度不足的问题.
2 部分代码
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