分类预测 | Matlab实现OOA-LSSVM鱼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OOA-LSSVM鱼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

目录

    • [分类预测 | Matlab实现OOA-LSSVM鱼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OOA-LSSVM鱼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

分类预测 | Matlab实现OOA-LSSVM鱼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OOA-LSSVM鱼鹰算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测,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

clike 复制代码
%%  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');

%% 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);
title('OOA-LSSVM')
xlabel('The number of iterations')
ylabel('Fitness')
grid on;
%%  绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', 'OOA-LSSVM预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
xlim([1, M])
grid

figure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', 'OOA-LSSVM预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
xlim([1, N])
grid

%%  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

相关推荐
NAGNIP34 分钟前
一文搞懂FlashAttention怎么提升速度的?
人工智能·算法
Codebee1 小时前
OneCode图生代码技术深度解析:从可视化设计到注解驱动实现的全链路架构
css·人工智能·算法
刘大猫261 小时前
Datax安装及基本使用
java·人工智能·算法
Gyoku Mint4 小时前
深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·聚类
葫三生5 小时前
如何评价《论三生原理》在科技界的地位?
人工智能·算法·机器学习·数学建模·量子计算
拓端研究室7 小时前
视频讲解:门槛效应模型Threshold Effect分析数字金融指数与消费结构数据
前端·算法
随缘而动,随遇而安9 小时前
第八十八篇 大数据中的递归算法:从俄罗斯套娃到分布式计算的奇妙之旅
大数据·数据结构·算法
有Li10 小时前
通过具有一致性嵌入的大语言模型实现端到端乳腺癌放射治疗计划制定|文献速递-最新论文分享
论文阅读·深度学习·分类·医学生
IT古董10 小时前
【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
神经网络·算法·机器学习