基于麻雀搜索算法优化的支持向量机回归预测-附代码

基于麻雀搜索算法优化的支持向量机预测及其MATLAB代码实现

文章目录

  • 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机预测及其MATLAB代码实现
  • 1. 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机预测简介
    • 1.1 支持向量机回归预测简介
    • 1.2 麻雀搜索算法简介
  • 2. 参数优化数学模型
  • 3. 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机回归预测模型构建
  • 4. SSA-SVR回归预测模型的参数设置
  • 5. 运行结果
  • 6. MATLAB代码

1. 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机预测简介

1.1 支持向量机回归预测简介

支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的基本思想:先通过核函数(如径向基RBF函数)将非线性数据映射到高维空间使数据变得线性可分,再采用结构风险最小化的原则来处理数据。对于小样本的预测问题,采用SVR模型具有较好的效果。

1.2 麻雀搜索算法简介

麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种较新的群体智能优化算法,来源于麻雀觅食与逃避捕食者的行为。麻雀在捕食行为中分为发现者与加入者两个部分,分别负责提供觅食方向与追随食物来源。麻雀搜索算法具有较好的局部搜索能力。麻雀搜索算法原理和建模步骤参考:麻雀搜索算法优化BP神经网络预测-附代码

2. 参数优化数学模型

在使用支持向量机预测SVR进行建模时,惩罚参数C与核参数g对模型的预测性能有着重要的影响。惩罚参数C用于权衡损失的权重,核参数g影响核函数的径向作用范围,决定训练样本数据的范围和分布特性。选用均方误差(Mean Square Error,MSE)评价适应度函数,计算公式为:
M S E = 1 n ∑ i = 1 n ∣ Y i − Y ^ i ∣ 2 M S E=\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left|Y_{i}-\hat{Y}_{i}\right|^{2}} MSE=n1i=1nYiY^i2

注:采用麻雀搜索算法对支持向量机分类模型进行参数优化时,可采用交叉验证的最佳准确率作为适应度函数,优化模型的步骤与回归预测相同。

3. 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机回归预测模型构建

1)读取数据,进行数据预处理,并构建SVR模型。
2)初始化麻雀种群参数,确定C、g的取值范围。
3)确定麻雀搜索算法的适应度函数,将其值作为麻雀搜寻到的食物多少。依据麻雀搜索算法的原理,寻找最优的函数值,即确定最佳麻雀个体的位置。
4)根据最佳麻雀个体位置得到参数C、g的最优值。
5)将最优参数C、g赋给支持向量机,进行训练,得到优化的支持向量机预测模型。
6)输入测试样本,预测模型输出测试样本的预测值,与优化前的支持向量机预测对比和分析误差。具体流程如下所示:

4. SSA-SVR回归预测模型的参数设置

4.1 数据说明
采用建筑物能源数据集,含有8个特征指标(影响因素),单输出预测指标。

4.2 数据格式

样本编号 features1 features2 features3 featuresn target
1
2
n

4.3 参数设置
支持向量机参数:

'-s 3'   %使用SVR回归预测
v=5;   %五折交叉验证

麻雀搜索算法参数:

% SSA的参数选项初始化
ssa_option.maxgen = 100;    %最大迭代次数
ssa_option.sizepop = 20;   %种群大小
ssa_option.cbound = [0.001,100];   %C的范围
ssa_option.gbound = [0.001,1000];  %g的范围
ssa_option.v = 5;  %交叉验证折数
ssa_option.ST = 0.6;%安全值
ssa_option.PD = 0.7;%发现者的比列,剩下的是加入者
ssa_option.SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重

5. 运行结果

5.1 麻雀搜索算法的进化曲线与优化后的C、g参数最优值
基于麻雀搜索算法优化的支持向量机回归预测-附代码_第1张图片
5.2 SSA优化支持向量机预测的结果与误差分析
基于麻雀搜索算法优化的支持向量机回归预测-附代码_第2张图片
使用支持向量机预测对该组数据的计算误差为:

基于麻雀搜索算法优化的支持向量机回归预测-附代码_第3张图片

5.3 SSA优化SVR的预测值与实际值对比图

基于麻雀搜索算法优化的支持向量机回归预测-附代码_第4张图片

6. MATLAB代码

以下介绍了常用的支持向量机分类和预测模型及编写相应的代码,相关模型原理和代码见博客主页。

支持向量机回归预测模型
支持向量机回归预测MATLAB程序
粒子群算法优化支持向量机回归预测的MATLAB代码
遗传算法优化支持向量机回归预测的MATLAB代码
麻雀搜素算法SSA优化支持向量机回归预测的MATLAB代码
支持向量机分类模型
最小二乘支持向量机分类模型
最小二乘支持向量机分类MATLAB代码
遗传算法GA优化最小二乘支持向量机分类MATLAB代码
灰狼优化算法GWO优化最小二乘支持向量机分类MATLAB代码
支持向量机分类及优化算法模型
支持向量机分类算法MATLAB代码
粒子群优化算法PSO优化支持向量机分类MATLAB代码
遗传算法GA优化支持向量机分类MATLAB代码
鲸鱼优化算法WOA优化支持向量机分类MATLAB代码
麻雀搜索算法SSA优化支持向量机分类MATLAB代码
蝗虫优化算法GOA优化支持向量机分类MATLAB代码
灰狼优化算法GWO优化支持向量机分类MATLAB代码

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