回归预测 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测

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    • 回归预测 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测
      • 预测效果
      • 基本描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果








基本描述

1.Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据）
2.SSA选择最佳的SVM核函数参数c和g;
3.多特征输入单输出的回归预测。程序内注释详细，excel数据，直接替换数据就可以用。
4.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，迭代优化图，相关分析图，运行环境matlab2020b及以上。评价指标包括:R2、RPD、MSE、RMSE、MAE、MAPE等。
5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式资源处下载Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测。
%%参数设置%%优化算法[Best_score,Best_pos, curve] = SSA(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun); %%获取最优参数bestc = Best_pos(1, 1);bestg = Best_pos(1, 2); %%建立模型cmd = [' -t 2 ', ' -c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg), ' -s 3 -p 0.01 '];model = svmtrain(t_train, p_train, cmd);%%仿真预测[t_sim1, error_1] = svmpredict(t_train, p_train, model);[t_sim2, error_2] = svmpredict(t_test , p_test , model);%%数据反归一化T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);T_sim1 =T_sim1';T_sim2 =T_sim2';%%适应度曲线figure;plot(1 : length(curve), curve, 'LineWidth', 1.5);title('适应度曲线', 'FontSize', 13);xlabel('迭代次数', 'FontSize', 13);ylabel('适应度值', 'FontSize', 13);gridset(gcf,'color','w')%%相关指标计算%%均方根误差toc%% 测试集结果figure;plotregression(T_test,T_sim2,['回归图']);set(gcf,'color','w')figure;ploterrhist(T_test-T_sim2,['误差直方图']);set(gcf,'color','w')%%均方根误差 RMSEerror1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2)./M);error2 = sqrt(sum((T_test - T_sim2).^2)./N);%%%决定系数R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;R2 = 1 - norm(T_test -T_sim2)^2 / norm(T_test -mean(T_test ))^2;%%%均方误差 MSEmse1 = sum((T_sim1 - T_train).^2)./M;mse2 = sum((T_sim2 - T_test).^2)./N;%%%RPD 剩余预测残差SE1=std(T_sim1-T_train);RPD1=std(T_train)/SE1;SE=std(T_sim2-T_test);RPD2=std(T_test)/SE;%% 平均绝对误差MAEMAE1 = mean(abs(T_train - T_sim1));MAE2 = mean(abs(T_test - T_sim2));%% 平均绝对百分比误差MAPEMAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train));MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test));

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229