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分类预测|基于黑翅鸢优化最小二乘支持向量机分类预测Matlab程序BKA-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础LSSVM

分类预测|基于黑翅鸢优化最小二乘支持向量机分类预测Matlab程序BKA-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础LSSVM

文章目录

  • 一、基本原理
      • 1. BKA(Binary Killer Algorithm)
      • 2. LSSVM(最小二乘支持向量机)
      • BKA-LSSVM模型流程
      • 总结
  • 二、实验结果
  • 三、核心代码
  • 四、代码获取
  • 五、总结

分类预测|基于黑翅鸢优化最小二乘支持向量机分类预测Matlab程序BKA-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础LSSVM

一、基本原理

BKA-LSSVM模型结合了2024年最新的优化算法BKA(Binary Killer Algorithm)和最小二乘支持向量机(LSSVM, Least Squares Support Vector Machine)。这个组合旨在提高分类预测的性能。下面详细解释这两个组件的原理和整个模型的流程。

1. BKA(Binary Killer Algorithm)

原理

  • BKA 是一种新型的优化算法,旨在解决二进制分类问题中的优化挑战。该算法模拟了特定生物体(如掠食者和猎物)之间的行为来探索解空间。
  • 主要机制
    • 猎物捕捉行为:模拟掠食者捕捉猎物的过程,优化过程中的“猎物”代表问题的解,而“掠食者”则代表搜索策略。
    • 局部搜索:通过局部搜索机制精细调整解的位置,寻找最优解。
    • 全局探索:通过全局探索机制确保算法能覆盖整个解空间,从而找到更优解。

应用

  • 在BKA-LSSVM模型中,BKA用于优化LSSVM的超参数(如惩罚参数和核函数参数),以提高分类性能。

2. LSSVM(最小二乘支持向量机)

原理

  • LSSVM 是一种支持向量机(SVM)的变体,用于解决分类和回归问题。它通过最小化平方损失函数而不是传统SVM中的胺型损失函数来求解优化问题。
  • 关键要素
    • 目标函数:最小化平方损失函数和正则化项的加权和。
    • 优化问题:通过最小化目标函数来得到最优的决策边界。
    • 解法:LSSVM的解可以通过求解线性方程组来获得,比标准SVM中的二次规划问题更为高效。

应用

  • 在BKA-LSSVM模型中,LSSVM用来进行分类任务,利用经过优化的超参数进行训练和预测。

BKA-LSSVM模型流程

  1. 数据预处理

    • 对输入数据进行标准化或归一化处理,以确保数据的尺度适合模型训练。
    • 划分训练集和测试集,以评估模型的性能。
  2. 超参数优化(BKA)

    • 定义目标函数:首先确定LSSVM的目标函数,通常包括分类误差和正则化项。
    • 初始化:使用BKA算法初始化超参数(如惩罚参数C和核函数参数γ)的搜索范围。
    • 优化过程
      • 全局搜索:BKA算法在全局范围内搜索超参数的最佳组合,模拟掠食者和猎物的行为。
      • 局部调整:对搜索到的超参数进行局部优化,进一步提高解的精度。
    • 选择最佳参数:从优化过程中选择能使LSSVM性能最优的超参数。
  3. 模型训练(LSSVM)

    • 构建LSSVM模型:根据BKA优化后的超参数,构建LSSVM模型。
    • 训练模型:用训练集数据训练LSSVM模型,优化模型的决策边界。
  4. 模型预测和评估

    • 预测:使用训练好的LSSVM模型对测试集数据进行分类预测。
    • 评估:使用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标评估模型的分类性能。
  5. 结果分析

    • 分析分类结果:对模型的预测结果进行分析,检查模型在不同类别上的表现。
    • 调整和优化:根据评估结果进行必要的模型调整和优化,进一步提高分类性能。

总结

BKA-LSSVM模型通过结合最新的BKA优化算法和LSSVM分类算法,旨在提高分类任务中的准确性和效率。BKA负责优化LSSVM的超参数,而LSSVM则执行实际的分类任务。BKA通过模拟掠食者捕捉猎物的行为,在整个解空间中进行全局和局部搜索,找到最优的超参数配置;LSSVM则利用这些优化后的超参数进行训练,生成一个高效的分类模型。整个流程包括数据预处理、超参数优化、模型训练、预测和评估,确保模型性能的最优化。

二、实验结果

基于黑翅鸢优化最小二乘支持向量机分类预测Matlab程序

BKA-LSSVM
在这里插入图片描述

基础LSSVM

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

在这里插入图片描述

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


http://www.kler.cn/a/307423.html

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