基于蜻蜓算法优化支持向量机(DA-SVM)的数据多特征分类预测Matlab代码

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🔥 内容介绍

在大数据与人工智能时代，数据多特征分类预测作为模式识别领域的核心任务，广泛应用于图像识别、故障诊断、金融风控等关键场景。这类任务的核心挑战在于如何从高维度、强耦合、非线性的特征数据中挖掘有效模式，实现精准分类。支持向量机（SVM）凭借其在小样本、高维空间中的优异泛化能力，成为多特征分类的经典工具，但模型性能高度依赖核函数参数与正则化参数的选择。2015 年提出的蜻蜓算法（Dragonfly Algorithm, DA）模拟蜻蜓群体的觅食、避敌与迁徙行为，具备强大的全局寻优能力，为 SVM 的参数优化提供了高效解决方案。本文将系统构建 DA-SVM 模型，深入解析其在多特征分类预测中的原理、实现流程与性能优势。

SVM 模型的参数敏感性

SVM 通过核函数将特征映射到高维空间实现线性可分，其分类性能取决于两个关键参数：

• 核参数

  σ

  ：控制核函数的径向作用范围，影响特征映射后的空间分布。

  σ

  过小时模型易过拟合，过大则导致欠拟合

• 正则化参数

  C

  ：平衡模型复杂度与分类误差，

  C

  过小会导致分类错误率升高，过大则使模型对噪声敏感

在多特征场景下，手动调参或网格搜索方法不仅效率低下，且难以找到全局最优参数组合，亟需高效的智能优化算法辅助寻优。

（三）蜻蜓算法的适配优势

DA 算法通过模拟蜻蜓的四种行为模式实现参数寻优：

1. 觅食行为：向食物源（优质解）移动，增强局部开发能力

1. 避敌行为：远离天敌（劣质解），避免陷入局部最优

1. 群体行为：与邻近个体保持同步，维持种群多样性

1. 迁徙行为：随机搜索新区域，提升全局探索能力

这种多机制协同的寻优策略，使其在高维参数空间中比 PSO、GA 等传统算法具有更高的收敛精度与效率，尤其适合 SVM 的参数优化需求。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function o = limt_rang_function_X(o, ub, lb)

    prox = o;

    res1 = prox > ub;

    res2 = prox < lb;

    prox(res1) = ub;

    prox(res2) = lb;

    o = prox;

end

🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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