gen = 1; v = ga_option.v; BestCVaccuracy = 0; Bestc = 0; Bestg = 0;
时间: 2023-10-16 14:09:55 浏览: 48
这段代码是定义了一些变量和初始值,具体含义如下:
- gen:表示当前遗传算法的代数,初始化为1。
- v:表示每个个体的变量值,是一个NIND*NVAR的矩阵。
- BestCVaccuracy:表示当前最优的交叉验证准确率,初始化为0。
- Bestc:表示当前最优的惩罚因子C的值,初始化为0。
- Bestg:表示当前最优的核函数参数g的值,初始化为0。
需要注意的是,这段代码中的ga_option是某个遗传算法库或者程序中的一个结构体或者类,定义了一些遗传算法的参数。
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%% 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。
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);
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。
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