基于正余弦算法优化最小二乘支持向量机SCA-lssvm实现数据回归预测附matlab代码

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内容介绍

随着数据科学技术的不断发展，数据回归预测算法在各个领域都得到了广泛的应用。最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，简称LSSVM）作为一种有效的回归方法，在实际应用中也取得了很好的效果。然而，LSSVM算法在处理大量数据时存在着计算量大、训练时间长等问题。为了解决这些问题，研究者们提出了很多优化算法，其中正余弦算法（Sine Cosine Algorithm，简称SCA）是一种比较有效的优化算法。

本文将介绍基于正余弦算法优化最小二乘支持向量机SCA-lssvm实现数据回归预测算法的研究。首先，我们将简要介绍LSSVM算法的原理和优缺点。然后，我们将详细介绍正余弦算法的原理和应用。接着，我们将介绍如何将正余弦算法应用于LSSVM算法中，以优化算法的效率和准确性。最后，我们将通过实验结果来验证SCA-lssvm算法的有效性。

一、LSSVM算法的原理和优缺点

LSSVM算法是一种基于支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）的回归算法。与传统的回归算法不同，LSSVM算法不是直接求解模型的参数，而是通过求解一组线性方程组来得到模型的参数。LSSVM算法的优点在于具有较高的预测准确性和较强的泛化能力，同时也能够处理高维数据。但是，LSSVM算法在处理大量数据时需要较长的训练时间和较大的计算量，这限制了它在实际应用中的发展。

二、正余弦算法的原理和应用

正余弦算法是一种新兴的优化算法，其原理是通过模拟正弦和余弦函数的变化来寻找最优解。正余弦算法具有全局寻优能力、易于实现和调整参数等优点，已经在多个领域得到了广泛的应用。正余弦算法的基本思想是通过模拟正弦和余弦函数的变化来寻找最优解。

三、SCA-lssvm算法的实现

在LSSVM算法中，我们需要求解一个线性方程组来得到模型的参数。具体地，我们可以将LSSVM的目标函数表示为：

最后，我们可以通过实验来验证SCA-lssvm算法的有效性。具体地，我们可以使用UCI数据集中的回归数据集来进行实验。实验结果表明，SCA-lssvm算法在处理大量数据时具有较高的效率和准确性，能够有效地解决LSSVM算法的计算量大、训练时间长等问题。

部分代码

%%  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res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 李文涛.基于正余弦优化和最小二乘支持向量机的气象预测研究[D].兰州大学[2023-10-07].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.960360.

[2] 吕海建.基于多元复合储能的风电场输出功率指令优化策略研究[D].河北大学[2023-10-07].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.958098.

[3] 王欣,秦斌.一种融合最小二乘支持向量机回归与粒子群优化的挥发窑工况操作模式优化方法:CN201810591959.5[P].CN109034523A[2023-10-07].

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合