回归预测|基于鲸鱼WOA优化最小二乘支持向量机数据回归预测模型Matlab程序 含基础LSSVM程序 有对比 WOA-LSSVM

回归预测|基于鲸鱼WOA优化最小二乘支持向量机数据回归预测模型Matlab程序 含基础LSSVM程序 有对比 WOA-LSSVM

回归预测|基于鲸鱼WOA优化最小二乘支持向量机数据回归预测模型Matlab程序 含基础LSSVM程序 有对比 WOA-LSSVM

一、基本原理

鲸鱼优化算法（WOA）与最小二乘支持向量机（LSSVM）的结合用于回归预测是一个先进的混合方法，结合了优化算法和机器学习模型，以提高预测准确性。下面详细介绍这一方法的原理和流程。

1. 最小二乘支持向量机（LSSVM）简介

2. 鲸鱼优化算法（WOA）简介

鲸鱼优化算法（WOA）是一种基于鲸鱼捕猎行为的优化算法。它模仿了座头鲸在捕猎时的螺旋游动和气泡网技术来寻找食物。这种算法具有较强的全局搜索能力，适合用于解决复杂的优化问题。WOA 的主要步骤包括：

1. 螺旋更新：模仿鲸鱼的螺旋游动来探索搜索空间。
2. 包围行为：模仿鲸鱼围绕猎物游动来精细化搜索。
3. 泡网行为：模仿鲸鱼用气泡网围捕猎物来增强局部搜索。

3. WOA-LSSVM 回归预测流程

将 WOA 和 LSSVM 结合用于回归预测的基本流程如下：

1. 初始化：

   • 设置 WOA 的参数，如种群大小、最大迭代次数等。
   • 初始化鲸鱼的群体位置（即优化变量的初始值）。

2. 训练 LSSVM：

   • 定义 LSSVM 模型，包括选择合适的核函数和正则化参数。
   • 设定 LSSVM 的目标函数，通常是最小化目标函数 (J(\theta))。

3. WOA 优化：

   • 对于每一代（迭代次数），利用 WOA 算法优化 LSSVM 的参数：
     • 螺旋更新：更新鲸鱼的位置，以探索全局搜索空间。
     • 包围行为：调整鲸鱼的位置，使其围绕当前最优解进行精细搜索。
     • 泡网行为：加强局部搜索能力，优化参数以获得更好的回归模型。

4. 评估与更新：

   • 用当前 LSSVM 模型进行回归预测，计算预测误差（例如均方误差）。
   • 根据误差值更新鲸鱼的位置，调整搜索策略。

5. 停止准则：

   • 判断是否达到最大迭代次数，或误差是否足够小，若满足条件则停止优化。

6. 模型验证：

   • 使用测试数据集评估最终的 LSSVM 模型的性能。
   • 通过交叉验证等方法确保模型的泛化能力。

二、实验结果

1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；

2.excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；

3.命令窗口输出R2、MSE、MAE；

4.可视化：代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。

LSSVM

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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);

%%  数据平铺
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

四、代码获取

斯

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出

原文地址：https://blog.csdn.net/2401_86241083/article/details/142321169

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