优化最小二乘支持向量机在数据回归预测中的应用——萤火虫算法实现

优化最小二乘支持向量机在数据回归预测中的应用——萤火虫算法实现

最小二乘支持向量机(lssvm)是一种常用的数据回归预测方法，但是使用传统的优化算法进行参数调节时，容易陷入局部最优解中，影响预测精度。为此，提出了一种新的优化算法——萤火虫算法(FA)，通过模拟萤火虫的行为，在搜索过程中不断改进、自适应的调整参数，从而取得更好的预测效果。

下面我们将介绍如何使用萤火虫算法优化最小二乘支持向量机实现数据回归预测，并提供相应的matlab代码。

1. 数据准备

首先需要准备好数据集，这里我们以UCI机器学习库中的Energy efficiency数据集为例。该数据集包含了12个特征和2个标签，即每个样本包含12个输入特征和2个输出标签。我们将其中一个标签作为目标输出值。

2. 模型建立

接下来，使用matlab工具箱中的lssvmtrain函数建立模型，并指定使用的优化算法为萤火虫算法。

X = load('energydata.mat'); % 加载数据
X = X.energydata;
X(:, 3) = []; % 去掉第三列特征
Y = X(:, end-1); % 设定输出标签
X(:, end-1:end) = []; % 去掉输出标签和序号列

% 设置优化参数
type = 'function estimation';
kernel = 'RBF_kernel';
sigma = 0.1;
gamma = 1;
cost = 1;
degree = 0;

% 使用萤火虫算法进行优化
model = {X, Y, type, kernel, gamma, degree