PSO-SVM多变量回归预测|粒子群算法优化支持向量机|Matalb

PSO-SVM多变量回归预测|粒子群算法优化支持向量机|Matalb

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/widhdbjf/article/details/138748626

PSO-SVM（粒子群优化支持向量机）是一种结合了粒子群优化算法和支持向量机的回归预测方法。这种方法通过粒子群优化算法来优化支持向量机的参数，从而提高回归预测的准确性。本文将详细介绍基于Matlab平台的PSO-SVM算法实现，包括算法的基本内容、亮点优势、实际运行效果以及算法原理。

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与SVM（支持向量机）结合，进行多输入数据回归预测，数据自动归一化
• 输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，个数可自行调整）
• 通过PSO算法优化SVM网络的c参数和g参数，记录下最优的值
• 训练PSO-SVM网络进行回归预测，并与单一SVM对比体现优势
• 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况
• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习
• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明
  

二、实际运行效果：

三、算法介绍：

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种启发式优化算法，模拟了鸟群或鱼群等群体在搜索食物或资源时的群体行为，由美国学者Eberhart和Kennedy于1995年提出。PSO算法通过模拟粒子在解空间中的运动来寻找最优解。PSO算法的基本思想源于模拟鸟群或鱼群等群体在搜索食物时的行为。在算法中，每个候选解（也称为粒子）被视为搜索空间中的一个点，并且每个粒子都有一个位置和一个速度。粒子的位置代表了一个解，而速度代表了粒子在解空间中的搜索方向和速率。PSO算法的基本流程如下：

1. 初始化粒子群：随机生成一定数量的粒子，并随机初始化每个粒子的位置和速度。
2. 评估粒子适应度：根据问题的适应度函数，评估每个粒子的适应度（即解的质量），并更新个体最优位置（pbest）。
3. 更新全局最优位置：在整个粒子群中选择适应度最好的粒子，将其位置作为全局最优位置（gbest）。
4. 更新粒子速度和位置：根据当前的速度和位置，以及个体最优位置和全局最优位置，更新每个粒子的速度和位置。这一步是PSO算法的核心，其中速度更新公式和位置更新公式是关键。
5. 重复迭代：重复执行步骤2至步骤4，直到满足停止条件，如达到最大迭代次数或目标函数收敛。

PSO算法的核心思想是通过粒子之间的协作和信息共享来搜索最优解。每个粒子根据自身经验（个体最优位置）和群体经验（全局最优位置）来调整自己的位置和速度，从而在解空间中搜索到更好的解。

四、完整程序下载：