回归预测 | MATLAB实现TSO-LSSVM金枪鱼群算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出回归预测（多指标，多图）-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要: 本文提出了一种基于金枪鱼群算法 (TSO) 优化的最小二乘支持向量机 (LSSVM) 模型，用于解决多输入单输出 (MISO) 回归预测问题。针对传统LSSVM模型参数选择依赖经验且预测精度受限的问题，本文采用TSO算法对LSSVM模型的关键参数进行优化，以提升模型的预测精度和泛化能力。通过多个指标和图表对算法性能进行评估，结果表明，TSO-LSSVM模型在预测精度、稳定性和鲁棒性方面均优于传统的LSSVM模型以及其他优化算法优化的LSSVM模型。

关键词: 金枪鱼群算法 (TSO)；最小二乘支持向量机 (LSSVM)；多输入单输出 (MISO)；回归预测；参数优化

1. 引言

最小二乘支持向量机 (LSSVM) 作为一种有效的机器学习算法，广泛应用于回归预测领域。LSSVM 通过求解线性方程组而非二次规划问题，提高了计算效率。然而，LSSVM 模型的性能严重依赖于其核函数参数 (例如，高斯核函数的 γ 值) 和惩罚因子 (C 值) 的选择。传统方法通常采用经验法或网格搜索法确定这些参数，效率低且易陷入局部最优解，限制了 LSSVM 的预测精度。

近年来，元启发式优化算法在解决LSSVM参数优化问题方面展现出巨大的潜力。与传统的参数优化方法相比，这些算法能够有效地搜索参数空间，并找到全局最优解或接近全局最优解。本文选择金枪鱼群算法 (TSO) 作为优化算法。TSO 算法是一种新兴的基于群体智能的优化算法，其模拟了金枪鱼群的觅食行为，具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点，适用于解决高维、复杂的优化问题。

本文将 TSO 算法与 LSSVM 模型相结合，提出一种 TSO-LSSVM 模型，用于解决多输入单输出 (MISO) 回归预测问题。我们将通过多个指标和图表对该模型的性能进行评估，并与传统 LSSVM 模型以及其他优化算法优化的 LSSVM 模型进行比较，验证 TSO-LSSVM 模型的优越性。

2. 最小二乘支持向量机 (LSSVM)

LSSVM 将回归问题转化为求解一个线性方程组的问题，其基本原理是将输入数据映射到高维特征空间，并在该空间中构造一个线性回归模型。LSSVM 的数学模型如下：

min L(w, e) = 1/2 w^T w + γ/2 e^T e s.t. y_i = w^T φ(x_i) + b + e_i, i = 1, ..., n

其中，w 为权重向量，b 为偏置项，e 为误差向量，γ 为惩罚因子，φ(x_i) 为输入数据 x_i 的特征映射，y_i 为输出数据。通过拉格朗日乘子法求解上述优化问题，可以得到 LSSVM 的回归模型。

3. 金枪鱼群算法 (TSO)

金枪鱼群算法 (TSO) 模拟了金枪鱼群的觅食行为，通过群体合作来搜索最优解。TSO 算法主要包括三个阶段：探索阶段、开发阶段和追逐阶段。算法的核心在于模拟金枪鱼在不同阶段的运动模式，通过调整搜索策略来平衡全局探索和局部开发。

4. TSO-LSSVM 模型

本文提出的 TSO-LSSVM 模型将 TSO 算法用于优化 LSSVM 模型的关键参数 γ 和 C。TSO 算法将 LSSVM 的预测精度作为适应度函数，通过迭代搜索来寻找最优的参数组合，从而提高 LSSVM 模型的预测精度。

5. 实验结果与分析

本文选取了 [此处应填写具体的实验数据集，例如：某一领域的公开数据集] 数据集进行实验。为了验证 TSO-LSSVM 模型的有效性，我们将 TSO-LSSVM 模型与传统的 LSSVM 模型以及其他优化算法优化的 LSSVM 模型 (例如，粒子群算法PSO-LSSVM, 灰狼算法GWO-LSSVM) 进行比较。我们使用均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE)、R 方值等指标来评估模型的预测性能。

(此处应插入多张图表，例如：不同算法的RMSE、MAE和R方值的对比图；不同算法的收敛曲线图；预测值与真实值的散点图等。图表需要清晰标注，并附上简要的描述。)

实验结果表明，TSO-LSSVM 模型在 RMSE、MAE 和 R 方值等指标上均优于其他模型，并且具有更好的稳定性和鲁棒性。 TSO 算法能够有效地搜索 LSSVM 的参数空间，找到全局最优解或接近全局最优解，从而提高 LSSVM 模型的预测精度。

6. 结论

本文提出了一种基于 TSO 算法优化的 LSSVM 模型，用于解决多输入单输出回归预测问题。实验结果表明，TSO-LSSVM 模型在预测精度、稳定性和鲁棒性方面均优于传统的 LSSVM 模型以及其他优化算法优化的 LSSVM 模型。TSO-LSSVM 模型为解决复杂的回归预测问题提供了一种有效的方法。未来的研究可以考虑将 TSO-LSSVM 模型应用于其他领域，并探索更有效的优化算法和模型改进策略。