【RVM预测】基于粒子群算法优化相关向量机RVM实现数据回归预测附matlab代码

最新推荐文章于 2024-03-19 10:14:52 发布

天天Matlab科研工作室

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分类专栏： Matlab各类代码文章标签： matlab 算法回归

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本文介绍了一种基于粒子群优化（PSO）的混合相关向量机（RVM）模型，用于提高进出口贸易预测的准确性。方法包括主成分分析（PCA）提取输入数据，通过多核加权构建混合核RVM，并利用PSO优化模型参数。以深圳进出口贸易为例，验证了该方法的预测效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 简介

由于进出口贸易额波动较大,影响因素较多,一般预测算法难以得到较为准确的预测结果。针对该问题,提出基于PSO优化混合RVM模型的贸易预测方法。该方法首先找出影响进出口贸易的指标并通过主成分分析方法提取出指标的主因子作为模型的输入数据。然后在多个不同核函数的单一核RVM模型训练的基础上,根据单一核RVM模型预测误差采用多核加权的方法构建混合核RVM模型,最后通过PSO优化混合核模型参数以提高预测准确性。以深圳进出口贸易预测为例验证该方法能够较为准确地预测进出口贸易值。

2 部分代码

function [ParSwarm,OptSwarm]=BaseStepPso(ParSwarm,OptSwarm,AdaptFunc,ParticleScope,MaxW,MinW,LoopCount,CurCount)%功能描述：全局版本：基本的粒子群算法的单步更新位置,速度的算法%%[ParSwarm,OptSwarm]=BaseStepPso(ParSwarm,OptSwarm,AdaptFunc,ParticleScope,MaxW,MinW,LoopCount,CurCount)%%输入参数：ParSwarm:粒子群矩阵，包含粒子的位置，速度与当前的目标函数值%输入参数：OptSwarm：包含粒子群个体最优解与全局最优解的矩阵%输入参数：ParticleScope:一个粒子在运算中