PSO-LSSVM

最新推荐文章于 2024-08-08 19:53:32 发布

原创

最新推荐文章于 2024-08-08 19:53:32 发布 · 8k 阅读

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该博客介绍了如何应用粒子群优化（PSO）算法来优化线性可分支持向量机（LSSVM）。通过加载数据，划分训练集和测试集，设置PSO参数，然后利用PSO调整LSSVM的超参数，最终实现模型性能的提升。在训练过程中，通过不断迭代更新粒子的位置和速度，寻找最优的γ和σ²值，以减少预测误差。最后，展示了训练结果并计算了测试集上的均方根误差（RMSE）。

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粒子群算法优化LSSVM

load regressionData.mat;
output = output';

%划分数据集
[value,index] = sort(rand(1,2000));
x_train = input(index(1:1800),:);
x_test = input(index(1801:2000),:);
y_train = output(index(1:1800),:);
y_test = output(index(1801:2000),:);

%PSO参数
c1 = 2; %PSO局部搜索能力
c2 = 2; %PSO全局搜索能力
sizepop = 20; %种群规模
k = 100; %最大迭代次数
w = 0.9 %惯性因子

%确定优化参数的数目
length = 2;
param = rand(sizepop,length);
speed = rand(sizepop,length);
popmin = 0.01;
popmax = 100;
vmin = -1;
vmax = 1;

for i=1:sizepop
gamma = param(i,1);
sig2 = param(i,2);
[alpha,b] = trainlssvm({x_train,y_train,'function estimation',gamma,sig2,'RBF_kernel'});
predict = simlssvm({x_train,y_train,'f