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基于麻雀搜索算法优化的支持向量机回归预测-附代码_支持向量机回归预测模型
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基于麻雀搜索算法优化的支持向量机预测及其MATLAB代码实现
1. 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机预测简介
1.1 支持向量机回归预测简介
支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）的基本思想：先通过核函数（如径向基RBF函数）将非线性数据映射到高维空间使数据变得线性可分，再采用结构风险最小化的原则来处理数据。对于小样本的预测问题，采用SVR模型具有较好的效果。
1.2 麻雀搜索算法简介
麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种较新的群体智能优化算法，来源于麻雀觅食与逃避捕食者的行为。麻雀在捕食行为中分为发现者与加入者两个部分，分别负责提供觅食方向与追随食物来源。麻雀搜索算法具有较好的局部搜索能力。麻雀搜索算法原理和建模步骤参考：麻雀搜索算法优化BP神经网络预测-附代码
2. 参数优化数学模型
在使用支持向量机预测SVR进行建模时，惩罚参数C与核参数g对模型的预测性能有着重要的影响。惩罚参数C用于权衡损失的权重，核参数g影响核函数的径向作用范围，决定训练样本数据的范围和分布特性。选用均方误差（Mean Square Error，MSE）评价适应度函数，计算公式为：
M
S
E
=
1
n
∑
i
=
1
n
∣
Y
i
−
Y
^
i
∣
2
M S E=\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left|Y_{i}-\hat{Y}_{i}\right|^{2}}
MSE=n1i=1∑n
Yi−Y^i
2
注：采用麻雀搜索算法对支持向量机分类模型进行参数优化时，可采用交叉验证的最佳准确率作为适应度函数，优化模型的步骤与回归预测相同。
3. 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机回归预测模型构建
1）读取数据，进行数据预处理，并构建SVR模型。
2）初始化麻雀种群参数，确定C、g的取值范围。
3）确定麻雀搜索算法的适应度函数，将其值作为麻雀搜寻到的食物多少。依据麻雀搜索算法的原理，寻找最优的函数值，即确定最佳麻雀个体的位置。
4）根据最佳麻雀个体位置得到参数C、g的最优值。
5）将最优参数C、g赋给支持向量机，进行训练，得到优化的支持向量机预测模型。
6）输入测试样本，预测模型输出测试样本的预测值，与优化前的支持向量机预测对比和分析误差。具体流程如下所示：
4. SSA-SVR回归预测模型的参数设置
4.1 数据说明
采用建筑物能源数据集，含有8个特征指标（影响因素），单输出预测指标。
4.2 数据格式
| 样本编号 | features1 | features2 | features3 | … | featuresn | target |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | – | – | – | – | – | – |
| 2 | – | – | – | – | – | – |
| … | – | – | – | – | – | – |
| n | – | – | – | – | – | – |
4.3 参数设置
支持向量机参数：
'-s 3' %使用SVR回归预测
v=5; %五折交叉验证
- 1
- 2
麻雀搜索算法参数：
% SSA的参数选项初始化
ssa_option.maxgen = 100; %最大迭代次数
ssa_option.sizepop = 20; %种群大小
ssa_option.cbound = [0.001,100]; %C的范围
ssa_option.gbound = [0.001,1000]; %g的范围
ssa_option.v = 5; %交叉验证折数
ssa_option.ST = 0.6;%安全值
ssa_option.PD = 0.7;%发现者的比列，剩下的是加入者
ssa_option.SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
5. 运行结果
5.1 麻雀搜索算法的进化曲线与优化后的C、g参数最优值
5.2 SSA优化支持向量机预测的结果与误差分析
使用支持向量机预测对该组数据的计算误差为：
5.3 SSA优化SVR的预测值与实际值对比图
6. MATLAB代码
https://download.csdn.net/download/qq_57971471/87730492
以下介绍了常用的支持向量机分类和预测模型及编写相应的代码，相关模型原理和代码见博客主页。
|支持向量机回归预测模型|
|–|–|
|支持向量机回归预测MATLAB程序
|粒子群算法优化支持向量机回归预测的MATLAB代码
|遗传算法优化支持向量机回归预测的MATLAB代码
|麻雀搜素算法SSA优化支持向量机回归预测的MATLAB代码
|支持向量机分类模型|
|–|–|
|最小二乘支持向量机分类模型
|最小二乘支持向量机分类MATLAB代码
|遗传算法GA优化最小二乘支持向量机分类MATLAB代码
|灰狼优化算法GWO优化最小二乘支持向量机分类MATLAB代码
|支持向量机分类及优化算法模型
|支持向量机分类算法MATLAB代码
|粒子群优化算法PSO优化支持向量机分类MATLAB代码
|遗传算法GA优化支持向量机分类MATLAB代码
|鲸鱼优化算法WOA优化支持向量机分类MATLAB代码
|麻雀搜索算法SSA优化支持向量机分类MATLAB代码
|蝗虫优化算法GOA优化支持向量机分类MATLAB代码
|灰狼优化算法GWO优化支持向量机分类MATLAB代码
麻雀搜索算法优化支持向量机SVR回归预测MATLAB代码地址
https://download.csdn.net/download/qq_57971471/87730492
