回归预测 | Matlab基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归预测

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了回归预测 | Matlab基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归预测。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基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归预测

效果一览

回归预测 | Matlab基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归预测,回归预测,SMA,WOA,SFO,LSSVM,多输入单输出,回归预测

基本介绍

SMA+WOA+SFO-LSSVM回归预测
基于黏菌算法+鲸鱼算法+向日葵算法优化LSSVM回归预测
其中包含三种改进模型和原始模型对比
SMA-LSSVM,
WOA-LSSVM,
SFO-LSSVM,
LSSVM
四种模型对比
评价指标:R2,MSE,RMSE,MAPE训练集测试集都有,预测结果图见下图
Matlab程序!

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式私信回复Matlab基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归预测
function 
while t<=Tmax 
    r2=rand;
    for i=1:Pop_size
        
        U1=rand(1,dim)>rand;
        if rand<rand %% Exploration phase
            if rand<rand %% First defense mechanism
                %% Calculate y_t
                y=(X(i,:)+X(randi(Pop_size),:))/2;
                X(i,:)=X(i,:)+(randn).*abs(2*rand*Gb_Sol-y);
            else %% Second defense mechanism
                y=(X(i,:)+X(randi(Pop_size),:))/2;
                X(i,:)=(U1).*X(i,:)+(1-U1).*(y+rand*(X(randi(Pop_size),:)-X(randi(Pop_size),:)));
            end
        else
             Yt=2*rand*(1-t/(Tmax))^(t/(Tmax));
             U2=rand(1,dim)<0.5*2-1;

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-792718.html

到了这里,关于回归预测 | Matlab基于SMA+WOA+SFO-LSSVM多输入单输出回归预测的文章就介绍完了。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