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
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- [1. 最小二乘支持向量机(LSSVM)](#1. 最小二乘支持向量机(LSSVM))
- [2. 鲸鱼优化算法(WOA)](#2. 鲸鱼优化算法(WOA))
- [3. WOA-LSSVM的结合流程](#3. WOA-LSSVM的结合流程)
- 总结
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- 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:
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:
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初始化 :
随机初始化鲸鱼的种群位置。
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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。
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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。
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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。
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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:
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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。
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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。
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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)。
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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。
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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。
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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。
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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:
三、核心代码
matlab
%% 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_class
mid_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
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