【LSSVM回归预测】基于matlab麻雀算法优化最小二乘支持向量机SSA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 1128期】

已于 2023-10-26 18:15:23 修改
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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab神经网络预测与分类（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2022-04-26 11:47:16 首次发布
代码事宜私信博主
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/124424437
该博客介绍了使用MATLAB实现的麻雀算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）回归预测。文章涵盖了麻雀算法的原理，LSSVM的数学模型，以及RBF核函数的应用。博主分享了部分源代码，并提到了算法在不同领域的应用，如优化问题、机器学习、图像处理和路径规划等。

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【lssvm预测】基于天鹰算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
05-18 526
1 简介 短时交通流预测是实现智能交通控制与管理,交通流状态辨识和实时交通流诱导的前提及关键,也是智能化交通管理的客观需要.到目前为止,它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析基础上,采用天鹰算法优化最小二乘支持向量机方法进行短期交通流预测模型,取得较好的效果. 支持向量机是一种新的机器学习算法
【LSSVM回归预测】基于matlab灰狼算法优化最小支持向量机GWO-LSSVM数据预测【含Matlab源码 2259期】
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灰狼算法优化最小支持向量机GWO-LSSVM数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！
【lssvm预测】基于麻雀算法优化最小二乘支持向量机实现风电功率预测（多输入单输出）含Matlab源码
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03-25 1326
1 简介 本文提出一种麻雀算法优化基于最小二乘支持向量机的数据预测方法。LSSVM 是一种新型机器学习算法，其在传统支持向量机 SVM 基础上，将二次规划问题中的不等式约束改为等式约束，极大地方便了求解过程，克服了数据集粗糙、数据集波动性大等问题造成的异常回归，能有效避免 BP 神经网络等方法中出现的局部最优等问题。 麻雀搜索算法( sparrow search algorithm，SSA) 是新群智能优化算法，具有良好的全局搜索能力和 快速收敛性。与其他群智能算法一样来源于对生物体觅食情况的观察，麻雀
pso_lssvm回归预测
06-12
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电工杯（风电功率预测数据集和文件）.7z
07-21
风电预测数据集
【LSSVM回归预测】麻雀算法优化最小二乘支持向量机SSA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 1128期】.zip
02-10
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
【LSSVM时间序列预测】基于matlab麻雀算法优化最小二乘支持向量机SSA-LSSVM时序预测未来数据含Matlab源码
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智能优化算法优化最小二乘法支持向量机LSSVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化LSSVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化LSSVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化LSSVM ...
Matlab实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机多变量回归预测（完整源码和数据）
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【LSSVM回归预测】蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机BA-LSSVM回归预测【含Matlab源码 109期】
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改编LSSVM回归预测matlab版code
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改编lssvm。方便使用，guidence里有说明的demo。直接运行就可以，也可以根据自己的实际情况进行适当的修改。
LSSVM预测(划分好样本集)_LSSVM预测_样本集划分_最小二乘支持向量机_
10-03
使用最小二乘支持向量机对数据集进行回归预测的程序
带有数据的风电功率小波预测方法，可直接运行。
09-18
该代码带有我自己的风电场研究数据，如若下载，只能用于个人科研和学习，不能转手于别人，否则后果自负，该代码的风电功率采用小波预测方法，每段程序都有汉语注释，方便学习理解，主程序为：wavenn.m可直接运行。
matlab风电功率预测.rar
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1、利用历史数据进行风电功率预测，数据的质量对预测准确度有很大的影响，此外，了解风速、功率在不同时段的变化特性，采取针对性、差异化的参数配置，有助于提高预测算法的效率和模型对具体数据的适应性。本课题主要采用 K 均值聚类算法对风速和功率数据进行聚类，剔除不合理的数据，再通过BP神经网络实现短期风电功率预测。 2、BP神经网络、kmeans聚类算法。 3、matlab仿真；
2012年全球能源预测大赛风电负荷预测数据集.rar
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【风电功率预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络GA-BP风电功率预测【含Matlab源码 760期】
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04-12 2458
遗传算法优化BP神经网络GA-BP风电功率预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
风力发电发电量预测数据集（28000多条训练集，12000多条测试集）
爱分享数据的一个人的博客
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特征量： 风机id、日期时间、风速(m/s)、大气温度(° c)、轴温(° c)、叶片角度(° c)、齿轮箱温度(° c)、发动机温度(° c)、电机转矩(N-m)、发电机温度(° c)、大气压力(Pascal)、面积温度(° c)、风车车体温度(° c)、风向(° c)、电阻(ohm)、转子转矩(N-m)、状态、云层高度、叶片长度(m)、风车高度(m) 训练集示例： 下载地址：风力发电发电量预测数据集 ...
【LSSVM数据预测】基于matlab灰狼算法优化最小二乘支持向量机GWO-LSSVM数据预测【含Matlab源码 433期】
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灰狼算法优化最小二乘支持向量机GWO-LSSVM数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！
毕设题目：Matlab风电功率预测
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11-26 3332
毕设题目：Matlab风电功率预测 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
gwo_pso-lssvm原理
02-01
### GWO-PSO-LSSVM 算法原理 #### 1. 最小二乘支持向量机 (LSSVM) 最小二乘支持向量机是一种改进的支持向量机方法，通过引入等式约束代替不等式约束简化求解过程。该模型的目标是最小化结构风险，在回归和分类任务中表现出色[^1]。 对于给定的数据集 \((\mathbf{x}_i, y_i)\)，\(i=1,\ldots,N\)，其中 \(\mathbf{x}_i\) 是输入特征向量，\(y_i\) 是目标变量，LSSVM 的优化问题可以表示为： \[ \min_{w,b,e} \frac{1}{2}\| w \| ^2 + \gamma \sum_{i=1}^{N} e_i^2 \] 受制于条件 \(y_i = (\mathbf{w}^\top \phi(\mathbf{x}_i)+b) +e_i\) 和 \(e_i\) 表示误差项；\(\gamma>0\) 控制正则化的程度；\(\phi(\cdot)\) 将原始空间映射到高维特征空间。 为了便于理解和支持核函数的应用，通常采用拉格朗日乘数法转换成对偶形式并利用核技巧解决实际应用中的非线性问题。 #### 2. 灰狼优化器 (GWO) 灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)模拟自然界中灰狼的社会等级制度及其捕猎行为来进行全局寻优。群体内的个体分为四个主要角色：α、β、δ 和 ω，分别代表领导者和其他成员。这些角色会动态变化以适应环境的变化。 在每次迭代过程中，候选解决方案根据位置更新公式调整自己相对于三个最佳代理的位置，即 α、β 和 δ: \[ \mathbf{X}(t+1)=\mathbf{X}_{\alpha}-A_1 \odot D_\alpha+\mathbf{X}_{\beta}-A_2 \odot D_\beta+\mathbf{X}_{\delta}-A_3 \odot D_\delta \] 这里 \(D_\alpha=\left|\mathbf{C}_1 \odot \mathbf{X}_{\alpha}(t)-\mathbf{X}(t)\right|\), 同样适用于其他两个距离计算; 而系数矩阵 \(A=(2a \times r_1-a)\) 及 \(C=2r_2\) 中参数 a 随着时间逐渐减小,r1 和 r2 则是从区间 [0,1] 上随机抽取的数值. #### 3. 粒子群优化(PSO) 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)模仿鸟类觅食的行为模式设计而成的一种进化算法。每个潜在解被称为“粒子”，它们在多维搜索空间内飞行寻找最优值。每个粒子都有自己的速度决定其移动方向，并依据个人经验和同伴的经验不断修正轨迹。 设第 i 个粒子的速度记作 vi(t)，当前位置记作 xi(t)，那么下一次时刻 t+1 更新规则如下所示： \[ v_i(t+1)=wv_i(t)+c_1r_1(pbest_i-x_i(t))+c_2r_2(gbest-x_i(t)) \] \[ x_i(t+1)=x_i(t)+v_i(t+1) \] 此处 pbest_i 表达的是目前为止找到的最佳局部位置，gbest 对应整个种群里最好的历史记录；权重因子 w 称之惯性权衡当前状态的影响力度;c1,c2 分别是认知和社会学习因素;r1,r2 属于独立同分布 U[0,1]. #### 4. 组合策略——GWO-PSO-LSSVM 组合后的 GWO-PSO-LSSVM 方法综合运用上述两种元启发式算法的优点来提升 LSSVM 参数的选择效率与质量。具体来说，先用 GWO 进行粗略探索获得较佳初始范围，再借助 PSO 实现精细调节直至收敛至满意的结果。此混合机制有助于克服单一算法可能存在的早熟现象以及提高最终预测性能。 ```matlab % MATLAB伪代码实现框架示意 function [model, bestParams] = gwopso_lssvm(trainData, testData) % 初始化种群... while not converged do for each wolf in population updatePositionUsingGWO(); evaluateFitness(); end selectTopSolutionsAsParticles(); for each particle in particles updateVelocityAndPositionUsingPSO(); refineParametersOfLSSVM(); assessModelPerformanceOnValidationSet(); end recordBestSolutionFoundSoFar(); end trainFinalModelWithOptimizedHyperparameters(bestParams); end ```
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