回归预测 | MATLAB实现SSA-SVM麻雀搜索算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了回归预测 | MATLAB实现SSA-SVM麻雀搜索算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

回归预测 | MATLAB实现SSA-SVM麻雀搜索算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)

效果一览

回归预测 | MATLAB实现SSA-SVM麻雀搜索算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图),回归预测,SSA-SVM,麻雀搜索算法优化支持向量机,多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SSA-SVM麻雀搜索算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图),回归预测,SSA-SVM,麻雀搜索算法优化支持向量机,多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现SSA-SVM麻雀搜索算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图),回归预测,SSA-SVM,麻雀搜索算法优化支持向量机,多输入单输出回归预测

基本介绍

回归预测 | MATLAB实现SSA-SVM麻雀搜索算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图),输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测;
多指标评价,代码质量极高;excel数据,方便替换,运行环境2018及以上。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式:私信回复MATLAB实现SSA-SVM麻雀搜索算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('data.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(103);

P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';
T_train = res(temp(1: 80), 8)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(81: end), 1: 7)';
T_test = res(temp(81: end), 8)';
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);



%%  仿真测试
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test);

%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);

%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);



%%  相关指标计算
% 决定系数 R2
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;

disp(['训练集数据的R2为:', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为:', num2str(R2)])

% 平均绝对误差 MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;

disp(['训练集数据的MAE为:', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为:', num2str(mae2)])

% 平均相对误差 MBE
mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;

disp(['训练集数据的MBE为:', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为:', num2str(mbe2)])

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-660509.html

到了这里,关于回归预测 | MATLAB实现SSA-SVM麻雀搜索算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包