分类预测 | Matlab基于KPCA-ISSA-SVM和ISSA-SVM和SSA-SVM和SVM多模型分类预测对比

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🔥 内容介绍

一、引言：分类预测模型的优化需求与多模型对比意义

在图像识别、故障诊断、金融风险评估等分类场景中，支持向量机（SVM）因在小样本、高维数据上的优异泛化能力，成为经典分类工具。但传统 SVM 存在两大核心局限：一是高维特征冗余干扰，当输入特征维度过高（如故障诊断中的多传感器数据、图像识别中的像素特征）时，易出现 “维度灾难”，导致模型训练效率下降、分类精度降低；二是参数依赖经验调整，SVM 的惩罚系数C与核函数参数γ（如 RBF 核）需人工试错确定，难以适配复杂数据分布，易陷入局部最优。

为解决上述问题，研究者通过 “特征降维” 与 “智能优化算法” 对 SVM 进行改进：引入核主成分分析（KPCA）实现高维特征降维，消除冗余信息；采用麻雀搜索算法（SSA）及其改进版（ISSA，改进麻雀搜索算法）优化 SVM 参数，提升模型适配性。由此形成 KPCA-ISSA-SVM、ISSA-SVM、SSA-SVM 与传统 SVM 四种分类模型。

本文通过系统对比四种模型的原理、特征处理能力、参数优化效率与分类性能，结合实际案例（如轴承故障诊断、信用卡欺诈识别），明确各模型的适用场景与优势边界，为分类预测任务的模型选择与性能优化提供科学依据。

二、四种模型的核心原理与改进逻辑

（一）传统 SVM：分类预测的基础框架

1. 核心原理

SVM 的核心思想是 “寻找最优分类超平面”，使两类样本到超平面的间隔最大化。对于线性可分数据，最优超平面满足：

w·x + b = 0

其中，w为超平面法向量，b为偏置项。通过求解约束优化问题min(1/2)||w||²（约束条件：y_i(w·x_i + b) ≥ 1，y_i∈{+1,-1}为样本标签），得到分类决策函数：

f(x) = sign(w·x + b)

对于非线性数据，SVM 通过核函数K(x_i,x_j)将样本映射到高维特征空间，转化为线性可分问题，常用核函数为径向基函数（RBF）：

K(x_i,x_j) = exp(-γ||x_i - x_j||²)

其中，γ为核函数参数，控制样本映射后的分布紧致性。

2. 局限性

• 高维特征处理能力弱：无特征降维机制，高维数据会导致核矩阵计算复杂度剧增（时间复杂度O(n²d)，n为样本数，d为特征维数）；

• 参数调整依赖经验：C（惩罚系数，平衡分类间隔与误分类率）与γ需通过网格搜索、交叉验证人工调整，效率低且易错过最优参数。

（二）SSA-SVM：基于麻雀搜索算法的参数优化模型

1. 改进逻辑

SSA（Sparrow Search Algorithm）是模拟麻雀觅食与反捕食行为的群智能优化算法，通过 “发现者 - 追随者 - 警戒者” 机制实现全局寻优。将 SSA 用于优化 SVM 的C与γ，形成 SSA-SVM 模型，解决传统 SVM 参数调整难题。

2. SSA 的优化过程

• 种群初始化：将(C,γ)作为麻雀个体，在参数搜索空间（如C∈[0.1,100]，γ∈[0.001,10]）随机生成N个个体；

• 适应度计算：以 SVM 的 5 折交叉验证准确率作为适应度函数，评估每个(C,γ)的分类性能；

• 行为更新：

• 发现者：占种群 10%-20%，通过全局搜索更新位置：x_i(t+1) = x_i(t)·exp(-i/(αT_max))（α∈(0,1]为随机数，T_max为最大迭代次数）；

• 追随者：占种群 70%-80%，跟随发现者搜索：x_i(t+1) = x_j(t) + rand()·|x_i(t) - x_j(t)|（x_j为发现者位置）；

• 警戒者：占种群 10%，随机迁徙躲避危险：x_i(t+1) = x_best(t) + β·|x_i(t) - x_best(t)|（x_best为当前最优位置，β∈N(0,1)为高斯随机数）；

• 终止迭代：达到T_max后，输出最优参数(C_opt,γ_opt)，代入 SVM 完成模型训练。

3. 优势与局限

• 优势：无需人工调整C与γ，全局寻优能力优于网格搜索，提升 SVM 分类精度；

• 局限：未处理高维特征冗余，面对高维数据（如d>1000）时，模型训练效率仍较低。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%_________________________________________________________________________%

% 麻雀优化算法 %

%_________________________________________________________________________%

function [Best_score,Best_pos,curve]=SSA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)

ST = 0.6;%预警值

PD = 0.7;%发现者的比列，剩下的是加入者

SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重

PDNumber = round(pop*PD); %发现者数量

SDNumber = round(pop*SD);%意识到有危险麻雀数量

if(max(size(ub)) == 1)

ub = ub.*ones(1,dim);

lb = lb.*ones(1,dim);

end

%种群初始化

X0=initialization(pop,dim,ub,lb);

X = X0;

%计算初始适应度值

fitness = zeros(1,pop);

for i = 1:pop

fitness(i) = fobj(X(i,:));

end

[fitness, index]= sort(fitness);%排序

BestF = fitness(1);

WorstF = fitness(end);

GBestF = fitness(1);%全局最优适应度值

for i = 1:pop

X(i,:) = X0(index(i),:);

end

curve=zeros(1,Max_iter);

GBestX = X(1,:);%全局最优位置

X_new = X;

for i = 1: Max_iter

disp(['第',num2str(i),'次迭代']);

BestF = fitness(1);

WorstF = fitness(end);

R2 = rand(1);

for j = 1:PDNumber

if(R2<ST)

X_new(j,:) = X(j,:).*exp(-j/(rand(1)*Max_iter));

else

X_new(j,:) = X(j,:) + randn()*ones(1,dim);

end

end

for j = PDNumber+1:pop

% if(j>(pop/2))

if(j>(pop - PDNumber)/2 + PDNumber)

X_new(j,:)= randn().*exp((X(end,:) - X(j,:))/j^2);

else

%产生-1，1的随机数

A = ones(1,dim);

for a = 1:dim

if(rand()>0.5)

A(a) = -1;

end

end

AA = A'*inv(A*A');

X_new(j,:)= X(1,:) + abs(X(j,:) - X(1,:)).*AA';

end

end

Temp = randperm(pop);

SDchooseIndex = Temp(1:SDNumber);

for j = 1:SDNumber

if(fitness(SDchooseIndex(j))>BestF)

X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(1,:) + randn().*abs(X(SDchooseIndex(j),:) - X(1,:));

elseif(fitness(SDchooseIndex(j))== BestF)

K = 2*rand() -1;

X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(SDchooseIndex(j),:) + K.*(abs( X(SDchooseIndex(j),:) - X(end,:))./(fitness(SDchooseIndex(j)) - fitness(end) + 10^-8));

end

end

%边界控制

for j = 1:pop

for a = 1: dim

if(X_new(j,a)>ub)

X_new(j,a) =ub(a);

end

if(X_new(j,a)<lb)

X_new(j,a) =lb(a);

end

end

end

%更新位置

for j=1:pop

fitness_new(j) = fobj(X_new(j,:));

end

for j = 1:pop

if(fitness_new(j) < GBestF)

GBestF = fitness_new(j);

GBestX = X_new(j,:);

end

end

X = X_new;

fitness = fitness_new;

%排序更新

[fitness, index]= sort(fitness);%排序

BestF = fitness(1);

WorstF = fitness(end);

for j = 1:pop

X(j,:) = X(index(j),:);

end

curve(i) = GBestF;

end

Best_pos =GBestX;

Best_score = curve(end);

end

🔗 参考文献

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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

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

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零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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