粒子群优化支持向量机回归MATLAB代码怎么写
时间: 2023-10-06 10:10:25 浏览: 47
粒子群优化支持向量机回归的MATLAB代码可以分为以下步骤:
1. 加载数据集
首先需要加载用于训练和测试的数据集,可以使用MATLAB自带的函数`load`。
2. 定义目标函数
目标函数是粒子群优化的核心,它用来评估每个粒子的适应度。在支持向量机回归中,目标函数通常采用均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)。
3. 初始化粒子群
将每个粒子表示为一个向量,其中包含支持向量机回归的参数。初始化粒子群时需要指定粒子数量、最大迭代次数、惯性权重、加速因子和惯性衰减系数等参数。
4. 计算适应度
对于每个粒子,根据目标函数计算适应度。
5. 更新粒子位置和速度
根据当前位置、速度和全局最优位置等信息,更新每个粒子的位置和速度。
6. 选择全局最优位置
在所有粒子中选择适应度最好的一个作为全局最优位置。
7. 判断终止条件
根据预设的终止条件,判断是否需要终止算法。
8. 训练模型
使用粒子群优化得到的最优参数训练支持向量机回归模型。
9. 测试模型
使用测试集测试训练好的支持向量机回归模型。
下面是一份示例代码,具体实现可能会因为数据集的不同而有所变化:
```matlab
% 加载数据集
load('data.mat');
% 定义目标函数
function error = svm_reg_error(x, data)
% x: SVM参数向量
% data: 数据集
% 训练SVM模型
svmmodel = fitrsvm(data.X, data.Y, 'KernelFunction', 'rbf',...
'BoxConstraint', x(1), 'KernelScale', x(2));
% 预测
Y_pred = predict(svmmodel, data.X);
% 计算MSE
error = immse(Y_pred, data.Y);
end
% 初始化粒子群
num_particles = 50;
max_iter = 100;
inertia_weight = 0.7;
acceleration_coefficient1 = 1.5;
acceleration_coefficient2 = 1.5;
inertia_decay = 0.99;
swarm = zeros(num_particles, 2);
velocity = zeros(num_particles, 2);
global_best_position = zeros(1, 2);
global_best_fitness = inf;
% 计算适应度
for i = 1:num_particles
fitness = svm_reg_error(swarm(i, :), data);
if fitness < global_best_fitness
global_best_fitness = fitness;
global_best_position = swarm(i, :);
end
end
% 更新粒子位置和速度
for iter = 1:max_iter
for i = 1:num_particles
% 更新速度
velocity(i, :) = inertia_weight * velocity(i, :) + ...
acceleration_coefficient1 * rand(1, 2) .* (global_best_position - swarm(i, :)) + ...
acceleration_coefficient2 * rand(1, 2) .* (swarm(i, :) - swarm(i, :));
% 更新位置
swarm(i, :) = swarm(i, :) + velocity(i, :);
% 计算适应度
fitness = svm_reg_error(swarm(i, :), data);
% 更新全局最优位置
if fitness < global_best_fitness
global_best_fitness = fitness;
global_best_position = swarm(i, :);
end
end
% 更新惯性权重
inertia_weight = inertia_weight * inertia_decay;
end
% 训练模型
svmmodel = fitrsvm(data.X, data.Y, 'KernelFunction', 'rbf',...
'BoxConstraint', global_best_position(1), 'KernelScale', global_best_position(2));
% 测试模型
Y_pred = predict(svmmodel, test_data.X);
MSE = immse(Y_pred, test_data.Y);
```
其中,`data`代表训练集,包括X和Y两个矩阵,`test_data`代表测试集,同样包括X和Y两个矩阵。在这个示例代码中,使用了rbf核函数,其他类型的核函数可以根据具体情况进行替换。
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