output11=output; for O=1:6 for i=1:13+O p_Tt(i,:)=[output11(i,:),output11(i+1,:),output11(i+2,:)]; end % 找出训练数据和预测数据 input_train_Tt11= p_Tt(1:11+O,:); output_train_Tt11 = output11(4:14+O,:); input_test_Tt11 = p_Tt(12+O,:); output_test_Tt11=output11(15+O);%Tt(21,:); %% GWO-SVR SearchAgents_no=20; % 狼群数量 Max_iteration=500; [bestc_Tt1,bestg_Tt1,train_pre_Tt11,test_pre_Tt11] = myGWO_SVR(Max_iteration,SearchAgents_no,input_train_Tt11,output_train_Tt11,input_test_Tt11,output_test_Tt11); output11(15+O)=test_pre_Tt11(1); end test_pre_Tt11= output11(17:end); train_pre_Tt11 = train_pre_Tt11(1:16);
时间: 2023-12-22 08:04:35 浏览: 37
这是一段 MATLAB 代码,看起来像是一个时间序列预测模型的训练和预测过程。其中使用了 GWO-SVR 算法进行模型训练,预测结果存储在 output11 和 test_pre_Tt11 变量中。具体来说,这段代码将原始数据按照一定的规律划分为训练集和测试集,并使用 GWO-SVR 算法训练模型,然后对测试集进行预测。随着 for 循环的进行,每次预测的结果会更新 output11 变量,因此后续的预测结果也会受到之前的预测结果的影响。
相关问题
%% GWO-SVR SearchAgents_no=20; % 狼群数量 Max_iteration=500; input_train_Tt1 = input_train; output_train_Tt1 = output_train; input_test_Tt1 = input_test; output_test_Tt1= output_test; [bestc_Tt11,bestg_Tt11,train_pre_Tt11,test_pre_Tt11,rule111,rule211,model_GWO_svr11] = myGWO_SVR(Max_iteration,SearchAgents_no,input_train_Tt1,output_train_Tt1,input_test_Tt1,output_test_Tt1); train_pre_Tt1=[train_pre_Tt11;test_pre_Tt11]; %验证集归一化 input_test1=input_test_Tt1; output_test1=output_test_Tt1; input_test1=mapminmax('apply',input_test1',rule111); output_test1=mapminmax('apply',output_test1',rule211); [output_test_pre11,acc,~]=svmpredict(output_test1',input_test1',model_GWO_svr11); % SVM模型预测及其精度 test_pre11=mapminmax('reverse',output_test_pre11',rule211); test_pre_Tt1 = test_pre11';
这是一个使用GWO-SVR算法进行回归预测的代码,其中采用了狼群数量为20,最大迭代次数为500的参数设置。输入数据分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,测试集用于评估模型预测精度。代码中采用了SVM模型进行预测,并使用了mapminmax函数对数据进行归一化处理。最终的预测结果保存在test_pre_Tt1变量中。
%% GWOPSO-SVR [bestc_Tt31,bestg_Tt31,train_pre_Tt31,test_pre_Tt31,rule131,rule231,model_cs_svr31]=myPSOGSA_SVR(maxgen,sizepop,input_train_Tt1,output_train_Tt1,input_test_Tt1,output_test_Tt1); train_pre_Tt3=[train_pre_Tt31;test_pre_Tt31]; [output_test_pre31,acc,~]=svmpredict(output_test1',input_test1',model_cs_svr31); % SVM模型预测及其精度 test_pre31=mapminmax('reverse',output_test_pre31',rule211); test_pre_Tt3 = test_pre31';
这是一个使用GWOPSO-SVR算法进行回归预测的代码,其中采用了进化次数为500,种群规模为10的参数设置。与之前的代码类似,输入数据分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,测试集用于评估模型预测精度。代码中同样采用了SVM模型进行预测,并使用了mapminmax函数对数据进行归一化处理。最终的预测结果保存在test_pre_Tt3变量中。值得注意的是,这里的算法采用的是GWOPSO-SVR,是一种结合了GWO算法和PSO算法的优化方法。