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回归预测|基于鲸鱼优化支持向量机结合Adaboost集成的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出效果非常不错！WOA-SVM-Adaboost

news 来源：原创 2024/9/20 8:13:19

回归预测|基于鲸鱼优化支持向量机结合Adaboost集成的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出效果非常不错！WOA-SVM-Adaboost

文章目录

前言
- 回归预测|基于鲸鱼优化支持向量机结合Adaboost集成的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出效果非常不错！WOA-SVM-Adaboost
一、WOA-SVM-Adaboost模型
- - 1. 鲸鱼优化算法（WOA）
  - - 原理
    - 主要步骤
  - 2. 支持向量机（SVM）
  - - 原理
    - 主要步骤
  - 3. Adaboost（集成模型）
  - - 原理
    - 主要步骤
  - 4. 结合WOA、SVM和Adaboost的回归预测模型
  - - 整体流程
  - 总结
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

前言

回归预测|基于鲸鱼优化支持向量机结合Adaboost集成的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出效果非常不错！WOA-SVM-Adaboost

一、WOA-SVM-Adaboost模型

鲸鱼优化算法（WOA）、支持向量机（SVM）和Adaboost（集成模型）是三种在机器学习中常用的方法。将它们结合起来用于回归预测可以提高模型的性能。下面是各个部分的详细原理和流程。

1. 鲸鱼优化算法（WOA）

原理

WOA是一种基于鲸鱼捕猎行为的群体智能优化算法。其主要思想源于座头鲸的“围捕”策略，模拟了鲸鱼群体如何通过声音和游动的方式围捕猎物。

主要步骤

初始化：随机生成一组鲸鱼的位置（解）。
计算适应度：根据目标函数评估每个鲸鱼位置的适应度。
更新位置：
- 模拟围捕机制，鲸鱼根据适应度选择更优的位置。
- 使用随机游动和收敛行为更新鲸鱼的位置。
迭代：重复计算适应度并更新位置，直到达到停止条件（如最大迭代次数或适应度阈值）。

2. 支持向量机（SVM）

原理

SVM是一种用于分类和回归的监督学习方法。其核心思想是找到一个最佳超平面，以最大化类别之间的间隔。在回归问题中，SVM通过引入ε-不敏感损失函数来处理误差。

主要步骤

选择核函数：选择合适的核函数（如线性核、RBF核），将数据映射到高维空间。
定义超平面：通过构造最大化间隔的超平面来拟合训练数据。
调整参数：优化正则化参数C和ε，以控制模型复杂度和对误差的容忍度。
训练模型：使用训练数据进行模型训练，得到支持向量和超平面。

3. Adaboost（集成模型）

原理

Adaboost是一种集成学习方法，通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来提高整体预测性能。它通过调整样本权重，使得后续的学习器更加关注前一轮错误分类的样本。

主要步骤

初始化权重：为每个训练样本分配相同的权重。
迭代训练：
- 根据当前样本权重训练一个弱学习器。
- 计算该学习器的错误率，并根据错误率更新样本权重。
- 计算该弱学习器的权重，错误率越低，权重越高。
最终模型：将所有弱学习器的输出加权组合，形成最终的强学习器。

4. 结合WOA、SVM和Adaboost的回归预测模型

整体流程

特征选择与优化：
- 使用WOA对特征进行选择，优化特征子集，以减少冗余特征并提高模型性能。
训练SVM模型：
- 使用WOA选择的特征作为输入，训练SVM回归模型，确定最优的超平面和参数。
集成多个模型：
- 通过Adaboost结合多个SVM回归模型，形成一个更强大的集成模型。每个基模型都可以是经过WOA优化的不同参数配置的SVM模型。
预测与评估：
- 使用集成模型进行预测，并评估模型的性能（如均方根误差RMSE、决定系数R²等）。

总结

将WOA、SVM和Adaboost结合起来，可以充分利用它们各自的优势，从特征选择到模型优化，再到集成学习，提供了一种高效的回归预测方法。这种方法在实际应用中能够有效提高预测精度，并增强模型的鲁棒性。

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');%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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;%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';%% Adaboost增强学习
% 样本权重
[mm,numl]=size(P_train);                    %%   mm 特征  numl训练集个数
D(1,:)=ones(1,numl)/numl;K = 10;         % 弱预测器个数      
for i=1:K%%  参数c和g设置bestc =  Best_X(1);     % 最佳核函数参数bestg = Best_X(2);      % 最佳惩罚因子 %% 做弱回归器参数设置cmd = [' -t 2', ' -c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg) ,' -s 3 -p 0.01'];%% 弱预测器预测t_sim1(i,:) = svmpredict(t_train,p_train,model);%% 预测误差erroryc(i,:)=t_train - t_sim1(i,:)';%% 测试数据预测test_simu(i,:) = svmpredict(t_test, p_test,model);%% 调整D值%% 计算弱预测器权重at(i)=0.5/exp(abs(Error(i)));%% D值归一化D(i+1,:)=D(i+1,:)/sum(D(i+1,:));end

四、代码获取

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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