请你帮我写一段代码,在matlab中建立SVR模型,并利用灰狼优化算法寻找最优参数惩罚因子和内核系数
时间: 2024-05-11 11:15:35 浏览: 8
好的,以下是基于 Matlab 的 SVR 模型建立和灰狼优化算法的实现代码:
```matlab
% 导入数据
load('data.mat');
X = data(:,1:end-1);
Y = data(:,end);
% 数据归一化
X = mapminmax(X);
% 分割训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.2);
idx = cv.test;
X_train = X(~idx,:);
Y_train = Y(~idx,:);
X_test = X(idx,:);
Y_test = Y(idx,:);
% 建立 SVR 模型
model = fitrsvm(X_train,Y_train,'KernelFunction','rbf','Standardize',true);
% 利用灰狼优化算法寻找最优参数
lb = [1e-6,1e-6]; % 参数下限
ub = [1e6,1e2]; % 参数上限
dim = 2; % 参数个数
SearchAgents_no = 10; % 灰狼个数
Max_iteration = 100; % 最大迭代次数
[Best_pos, Best_fit, Convergence_curve] = GWO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,@getFitScore);
% 输出最优参数
C = Best_pos(1);
sigma = Best_pos(2);
fprintf('The best parameters:\nC = %f\nsigma = %f\n',C,sigma);
% 计算模型预测结果
Y_pred = predict(model,X_test);
% 计算模型评估指标
MAE = mean(abs(Y_test-Y_pred));
RMSE = sqrt(mean((Y_test-Y_pred).^2));
R2 = corr(Y_test,Y_pred)^2;
fprintf('SVR model evaluation:\nMAE = %f\nRMSE = %f\nR2 = %f\n',MAE,RMSE,R2);
% 定义灰狼优化算法的目标函数
function score = getFitScore(params)
C = params(1);
sigma = params(2);
model = fitrsvm(X_train,Y_train,'KernelFunction','rbf','Standardize',true,'BoxConstraint',C,'KernelScale',sigma);
Y_pred = predict(model,X_train);
score = -corr(Y_train,Y_pred)^2;
end
```
当然,如果您需要更详细的解释和说明,可以再提出具体问题,我会尽力回答。接下来,您可以问我其它问题。