分类预测 | Matlab实现BES-LSSVM秃鹰算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测/故障诊断
分类预测 | Matlab实现BES-LSSVM秃鹰算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测/故障诊断
分类效果
基本介绍
Matlab实现BES-LSSVM秃鹰算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测/故障诊断；
1.Matlab实现BES-LSSVM秃鹰算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测/故障诊断，运行环境Matlab2018b及以上；
2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容。
3.算法优化LSSVM参数为：sig，gamma。
4.excel数据集，main为主程序，其他为函数文件，无需运行。
注：程序和数据放在一个文件夹。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式资源处直接下载Matlab实现BES-LSSVM秃鹰算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测/故障诊断（完整源码和数据）。
%% 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');
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);
p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);
t_train = T_train;
t_test = T_test;
%% 转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';
%% LS参数设置
type = 'c'; % 模型类型 分类
kernel_type = 'RBF_kernel'; % 线性核函数
codefct = 'code_OneVsOne'; % 一对一编码分类
fun = @getObjValue; % 目标函数
dim = 2; % 优化参数个数
ub = [300, 300]; % 优化参数目标上限
lb = [1, 1]; % 优化参数目标下限
pop = 8; % 数量
Max_iteration = 20; % 最大迭代次数
%% 优化算法
[Best_score,Best_pos, curve] = OOA(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun);
c = Best_pos(1);
g = Best_pos(2);
%% 测试模型
t_sim1 = simlssvm(model,p_train);
t_sim2 = simlssvm(model,p_test);
%% 性能评价
error1 = sum((T_sim1' == T_train))/M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2' == T_test))/N * 100 ;
%% 优化曲线
figure
plot(curve, 'linewidth',1.5);
%% 混淆矩阵
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
参考资料
[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501
原文地址：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/140586228
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