分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出

本文主要是介绍分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出

文章目录

  • 一、基本原理
      • 1. 最小二乘支持向量机(LSSVM)
        • LSSVM的基本步骤:
      • 2. 鲸鱼优化算法(WOA)
        • WOA的基本步骤:
      • 3. WOA-LSSVM的结合流程
        • 结合的流程如下:
      • 总结
  • 二、实验结果
  • 三、核心代码
  • 四、代码获取
  • 五、总结

分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出

一、基本原理

WOA-LSSVM 是鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)与最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)结合的一种分类预测方法。下面将详细介绍WOA和LSSVM的基本原理,然后阐述它们结合的流程。

1. 最小二乘支持向量机(LSSVM)

LSSVM 是支持向量机(SVM)的一个变体,它通过最小化平方损失函数来进行分类和回归任务。LSSVM 的主要特点是其优化问题是一个线性方程组,使得求解速度较快。

LSSVM的基本步骤:

在这里插入图片描述

2. 鲸鱼优化算法(WOA)

鲸鱼优化算法是一种基于鲸鱼捕食行为的自然启发式优化算法。WOA 模拟了座头鲸的捕食行为,包括螺旋式捕食、猎物包围等策略,用于优化问题。

WOA的基本步骤:
  1. 初始化
    随机初始化鲸鱼的种群位置。

  2. 适应度评价
    计算每个鲸鱼的适应度值。适应度值通常是目标函数的值。

  3. 更新位置
    根据当前最优解和鲸鱼的更新策略,更新鲸鱼的位置。这些更新策略包括围绕猎物的螺旋运动和包围猎物的行为。

  4. 选择最优解
    更新当前的最优解,并将其作为目标解进行下一轮迭代。

  5. 迭代
    重复步骤2至4直到满足停止准则(如最大迭代次数或适应度阈值)。

3. WOA-LSSVM的结合流程

WOA-LSSVM 结合了 WOA 和 LSSVM 的优点,用于优化 LSSVM 的超参数,以提高分类性能。

结合的流程如下:
  1. 定义优化问题
    设定 LSSVM 的超参数(如正则化参数 ( \gamma ) 和核函数参数),并将其作为 WOA 的优化目标。

  2. 初始化鲸鱼种群
    随机初始化鲸鱼种群的位置,每个鲸鱼的位置代表 LSSVM 的一组超参数。

  3. 训练 LSSVM
    对每个鲸鱼的位置(即每组超参数)进行训练,使用 LSSVM 模型训练数据,并计算模型的分类性能(例如准确率或交叉验证误差)。

  4. 计算适应度
    根据训练结果计算适应度值(通常是分类误差),作为 WOA 的优化目标。

  5. 更新鲸鱼位置
    使用 WOA 算法的更新策略来调整鲸鱼的位置。鲸鱼的位置更新基于当前最优解和个体之间的相互影响。

  6. 选择最优超参数
    迭代更新位置,直到满足停止准则。最终,选择适应度最好的鲸鱼位置对应的超参数作为 LSSVM 的最佳参数。

  7. 最终训练和预测
    使用找到的最佳超参数训练 LSSVM 模型,并进行分类预测。

总结

WOA-LSSVM 通过结合鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机,利用 WOA 优化 LSSVM 的超参数,从而提高分类性能。WOA 提供了有效的全局优化能力,而 LSSVM 通过最小化平方损失函数来提高模型训练的效率和准确性。结合这两者可以获得更优的分类结果。

二、实验结果

WOA-LSSVM实验结果:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数(Excel最后一列放类别)
num_res = size(res, 1);                   % 样本数(每一行,是一个样本)
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集(不打乱数据时,注释该行)%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%%  得到训练集和测试样本个数  
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 = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

私信即可 30米

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

这篇关于分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1132855

相关文章

SQL Server修改数据库名及物理数据文件名操作步骤

《SQLServer修改数据库名及物理数据文件名操作步骤》在SQLServer中重命名数据库是一个常见的操作,但需要确保用户具有足够的权限来执行此操作,:本文主要介绍SQLServer修改数据... 目录一、背景介绍二、操作步骤2.1 设置为单用户模式(断开连接)2.2 修改数据库名称2.3 查找逻辑文件名

canal实现mysql数据同步的详细过程

《canal实现mysql数据同步的详细过程》:本文主要介绍canal实现mysql数据同步的详细过程,本文通过实例图文相结合给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的... 目录1、canal下载2、mysql同步用户创建和授权3、canal admin安装和启动4、canal

华为鸿蒙HarmonyOS 5.1官宣7月开启升级! 首批支持名单公布

《华为鸿蒙HarmonyOS5.1官宣7月开启升级!首批支持名单公布》在刚刚结束的华为Pura80系列及全场景新品发布会上,除了众多新品的发布,还有一个消息也点燃了所有鸿蒙用户的期待,那就是Ha... 在今日的华为 Pura 80 系列及全场景新品发布会上,华为宣布鸿蒙 HarmonyOS 5.1 将于 7

使用SpringBoot整合Sharding Sphere实现数据脱敏的示例

《使用SpringBoot整合ShardingSphere实现数据脱敏的示例》ApacheShardingSphere数据脱敏模块,通过SQL拦截与改写实现敏感信息加密存储,解决手动处理繁琐及系统改... 目录痛点一:痛点二:脱敏配置Quick Start——Spring 显示配置:1.引入依赖2.创建脱敏

python编写朋克风格的天气查询程序

《python编写朋克风格的天气查询程序》这篇文章主要为大家详细介绍了一个基于Python的桌面应用程序,使用了tkinter库来创建图形用户界面并通过requests库调用Open-MeteoAPI... 目录工具介绍工具使用说明python脚本内容如何运行脚本工具介绍这个天气查询工具是一个基于 Pyt

Ubuntu设置程序开机自启动的操作步骤

《Ubuntu设置程序开机自启动的操作步骤》在部署程序到边缘端时,我们总希望可以通电即启动我们写好的程序,本篇博客用以记录如何在ubuntu开机执行某条命令或者某个可执行程序,需要的朋友可以参考下... 目录1、概述2、图形界面设置3、设置为Systemd服务1、概述测试环境:Ubuntu22.04 带图

详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流

《详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流》这篇文章将通过真实工作场景拆解,为大家展示如何用Python构建自动化工作流,让工具代替人力完成这些数字苦力活,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录一、Excel处理:从数据搬运工到智能分析师二、PDF处理:文档工厂的智能生产线三、邮件自动化:

Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)

《Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)》Python是数据分析与可视化领域中最受欢迎的编程语言之一,凭借其丰富的库和工具,Python能够帮助我们快速处理、分析数据并生成高质... 目录一、数据采集与初步探索二、数据清洗的七种武器1. 缺失值处理策略2. 异常值检测与修正3. 数据

pandas实现数据concat拼接的示例代码

《pandas实现数据concat拼接的示例代码》pandas.concat用于合并DataFrame或Series,本文主要介绍了pandas实现数据concat拼接的示例代码,具有一定的参考价值,... 目录语法示例:使用pandas.concat合并数据默认的concat:参数axis=0,join=

Python程序打包exe,单文件和多文件方式

《Python程序打包exe,单文件和多文件方式》:本文主要介绍Python程序打包exe,单文件和多文件方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录python 脚本打成exe文件安装Pyinstaller准备一个ico图标打包方式一(适用于文件较少的程