分类预测 | Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测

分类预测 | Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测

分类效果

基本描述

1.Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测，含LSSVM、 SSA-LSSVM、ISSA-LSSVM、 KPCA-ISSA-LSSVM四个模型的对比，目标函数使用5折交叉验证确定最佳参数。

2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多、混淆矩阵图、预测效果图等等
3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运行环境MATLAB2023及以上。
4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

• 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测。

%%  参数设置
%%  数据反归一化
T_sim1 = vec2ind(t_sim1);
T_sim2 = vec2ind(t_sim2);

% %%  数据排序
% [T_train, index_1] = sort(T_train);
% [T_test , index_2] = sort(T_test );
% 
% T_sim1 = T_sim1(index_1);
% T_sim2 = T_sim2(index_2);

%%  性能评价
error1 = sum((T_sim1 == T_train))/M * 100 ;
error2 = sum((T_sim2 == T_test)) /N * 100 ;

%%  绘图
figure()         
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};
title(string)
xlim([1, M])
grid


figure
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};
title(string)
xlim([1, N])
grid

%%  混淆矩阵
figure
cm = confusionchart(T_train, T_sim1);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
    
figure
cm = confusionchart(T_test, T_sim2);
cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';
cm.ColumnSummary = 'column-normalized';
cm.RowSummary = 'row-normalized';
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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229