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分类预测|2024年最新优化算法鹦鹉优化器PO|基于鹦鹉优化SVM支持向量机数据分类预测Matlab程序PO-SVM

article 2024/9/22 3:25:14

分类预测|2024年最新优化算法鹦鹉优化器PO|基于鹦鹉优化SVM支持向量机数据分类预测Matlab程序PO-SVM

文章目录

一、基本原理
- - **原理**
  - **PO-SVM 流程**
  - **总结**
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

一、基本原理

PO-SVM 是一种将鹦鹉优化算法（Parrot Optimization Algorithm, PO）与支持向量机（Support Vector Machine, SVM）相结合的分类预测方法。下面是 PO-SVM 分类预测的详细原理和流程：

原理

支持向量机（SVM）
- SVM 是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。SVM 通过寻找最佳超平面来分隔不同类别的数据点。主要目标是找到一个使分类间隔最大的超平面。
  $- **目标函数**: 最大化类别间隔，通常通过最小化 ( \frac{1}{2} | \mathbf{w} |^2 ) 和约束条件 ( y_i (\mathbf{w}^T \mathbf{x_i} + b) \geq 1 ) 来实现。$
鹦鹉优化算法（PO）
- 鹦鹉优化算法 是一种新兴的群体智能优化算法，其灵感来自于鹦鹉的觅食行为和社会行为。算法通过模拟鹦鹉的行为来寻找问题的最优解。
- 主要步骤包括初始化种群，评估适应度，更新位置和速度，直到满足停止条件。

PO-SVM 流程

数据准备
- 收集和准备数据集，包括训练集和测试集。
- 对数据进行预处理，如特征缩放和归一化。
SVM 参数初始化
- 确定 SVM 的核函数类型（例如线性、径向基函数（RBF）等）和初始化相关的参数（例如 C 和 gamma）。
使用 PO 算法优化 SVM 参数
- 初始化种群: 在 PO 算法中，首先随机生成一组“鹦鹉”个体，每个个体代表一组潜在的 SVM 参数（例如 C 和 gamma）。
- 评估适应度: 对每个个体，使用交叉验证等方法评估其适应度，通常通过在训练集上训练 SVM 并在验证集上评估其分类性能（如准确率、F1 分数等）。
- 更新位置和速度: 基于适应度评估结果，更新鹦鹉的搜索位置和速度。通过模拟鹦鹉的觅食行为来引导搜索过程。
- 迭代: 重复位置和速度更新过程，直到达到预定的迭代次数或满足其他停止条件。
训练优化后的 SVM 模型
- 使用 PO 优化找到的最佳 SVM 参数训练最终的 SVM 模型。
模型评估与测试
- 在测试集上评估最终模型的性能，检查其分类准确性和其他相关指标。
- 根据需要对模型进行调优或调整。
应用模型
- 将训练好的模型应用于实际分类任务，进行预测和决策。

总结

PO-SVM 结合了鹦鹉优化算法的全局搜索能力与支持向量机的强大分类性能。PO 算法在参数优化阶段帮助找到最佳的 SVM 参数，从而提高分类器的性能。这种方法特别适用于参数空间较大、复杂度较高的分类问题。

二、实验结果

在这里插入图片描述

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

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http://www.kler.cn/news/314121.html