分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出
分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出
文章目录
- 一、基本原理
- 1. 最小二乘支持向量机（LSSVM）
- LSSVM的基本步骤：
- 2. 鲸鱼优化算法（WOA）
- WOA的基本步骤：
- 3. WOA-LSSVM的结合流程
- 结合的流程如下：
- 总结
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出
一、基本原理
WOA-LSSVM 是鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）与最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）结合的一种分类预测方法。下面将详细介绍WOA和LSSVM的基本原理，然后阐述它们结合的流程。
1. 最小二乘支持向量机（LSSVM）
LSSVM 是支持向量机（SVM）的一个变体，它通过最小化平方损失函数来进行分类和回归任务。LSSVM 的主要特点是其优化问题是一个线性方程组，使得求解速度较快。
LSSVM的基本步骤：
2. 鲸鱼优化算法（WOA）
鲸鱼优化算法是一种基于鲸鱼捕食行为的自然启发式优化算法。WOA 模拟了座头鲸的捕食行为，包括螺旋式捕食、猎物包围等策略，用于优化问题。
WOA的基本步骤：
-
初始化：
随机初始化鲸鱼的种群位置。 -
适应度评价：
计算每个鲸鱼的适应度值。适应度值通常是目标函数的值。 -
更新位置：
根据当前最优解和鲸鱼的更新策略，更新鲸鱼的位置。这些更新策略包括围绕猎物的螺旋运动和包围猎物的行为。 -
选择最优解：
更新当前的最优解，并将其作为目标解进行下一轮迭代。 -
迭代：
重复步骤2至4直到满足停止准则（如最大迭代次数或适应度阈值）。
3. WOA-LSSVM的结合流程
WOA-LSSVM 结合了 WOA 和 LSSVM 的优点，用于优化 LSSVM 的超参数，以提高分类性能。
结合的流程如下：
-
定义优化问题：
设定 LSSVM 的超参数（如正则化参数 ( \gamma ) 和核函数参数），并将其作为 WOA 的优化目标。 -
初始化鲸鱼种群：
随机初始化鲸鱼种群的位置，每个鲸鱼的位置代表 LSSVM 的一组超参数。 -
训练 LSSVM：
对每个鲸鱼的位置（即每组超参数）进行训练，使用 LSSVM 模型训练数据，并计算模型的分类性能（例如准确率或交叉验证误差）。 -
计算适应度：
根据训练结果计算适应度值（通常是分类误差），作为 WOA 的优化目标。 -
更新鲸鱼位置：
使用 WOA 算法的更新策略来调整鲸鱼的位置。鲸鱼的位置更新基于当前最优解和个体之间的相互影响。 -
选择最优超参数：
迭代更新位置，直到满足停止准则。最终，选择适应度最好的鲸鱼位置对应的超参数作为 LSSVM 的最佳参数。 -
最终训练和预测：
使用找到的最佳超参数训练 LSSVM 模型，并进行分类预测。
总结
WOA-LSSVM 通过结合鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机，利用 WOA 优化 LSSVM 的超参数，从而提高分类性能。WOA 提供了有效的全局优化能力，而 LSSVM 通过最小化平方损失函数来提高模型训练的效率和准确性。结合这两者可以获得更优的分类结果。
二、实验结果
WOA-LSSVM实验结果：
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
%% 设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];
%% 划分数据集
for i = 1 : num_class
mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本
mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数
mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数
P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入
T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出
P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入
T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出
end
%% 数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';
%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = T_train;
t_test = T_test ;
四、代码获取
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出