粒子群算法PSO优化最小二乘支持向量机做回归预测,多输入单输出模型。PSO-LSSVM
%% 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
%% 导入数据
P_train = xlsread('data','training set','B2:G191')';
T_train= xlsread('data','training set','H2:H191')';
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')';
T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')';
%% 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
[Best_pos, Best_score, curve] = PSO(pop, Max_iter, lb, ub, dim, fobj);
%% 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
粒子群算法PSO优化最小二乘支持向量机做回归预测,多输入单输出模型。PSO-LSSVM相关推荐
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