AO-SVM,基于AO天鹰算法优化SVM支持向量机回归预测(多输入单输出)-附代码

AO天鹰算法(Ant Optimization Eagle Algorithm)是一种启发式算法,它是灵感来自天鹰座在捕捉猎物过程中的自然行为。因此,优化所提出的AO算法的程序用四种方法表示;按高选择搜索空间垂直俯冲翱翔,通过短滑翔攻击的轮廓飞行在发散的搜索空间内探索,通过低速飞行和慢速下降攻击在收敛搜索空间内利用,并通过步行和俯冲抓住猎物。

SVM(Support Vector Machine)支持向量机是一种机器学习方法,用于分类和回归分析。在回归问题中,SVM寻找一个最佳的超平面,使得该超平面与训练数据之间的间隔最大化,并且超平面与尽可能多的数据点保持最小误差。

基于AO天鹰算法优化SVM支持向量机回归预测的原理如下:

初始化

  • 首先初始化种群。

雄鹰搜索

  • 第一种方法是用垂直弯腰高空翱翔,用于狩猎飞行中的鸟类。天鹰在地面上高空升起,一旦它探索了猎物,天鹰就会进入一个长而低角度的滑翔,随着翅膀的进一步关闭,速度会上升。天鹰需要在其猎物上方有一个高度特征,才能使这种方法取得成功。天鹰在交战之前,翅膀和尾巴展开,脚向前推以抓住猎物。

    第二种方法是进行短滑翔攻击的轮廓飞行,这被认为是天鹰最常使用的方法。其中天鹰在地面上以低水平上升,无论猎物是在奔跑还是在飞行,猎物都会被近距离追捕。这种方法有利于狩猎地松鼠,繁殖松鸡或海鸟。

    第三种方法是低空飞行,缓慢下降攻击。在这一点上,天鹰低落到地面,接下来对猎物进行猛烈的攻击。天鹰选择它的受害者,并落在猎物的脖子和背部,然后试图穿透。这种狩猎方法用于狩猎行动缓慢的猎物,如响尾蛇,刺猬,狐狸和任何没有逃生反应的猎物。

    第四种方法是行走和捕捉猎物,天鹰在陆地上行走并试图拉动猎物。它用于将大型猎物(即鹿或羊)的幼崽拉出覆盖区域。

更新最优解

  • 在搜索过程中,记录并更新找到的最优解,直到达到设定的停止条件,如达到最大迭代次数或找到满意的解。

输出结果

  • 最终输出优化后的SVM模型,该模型在训练数据上的性能应该得到显著提高,从而在回归预测任务中获得更好的结果。

总的来说,基于AO天鹰算法优化SVM支持向量机回归预测的过程就是利用AO算法的分布式搜索和精准搜索能力来寻找最优的超参数设置,以提高SVM模型在回归预测任务中的性能。

仿真结果

代码获取方式:

Matlab 复制代码
https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6Ulp9u
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