分类预测|基于改进的灰狼IGWO优化支持向量机SVM的数据分类预测matlab程序 改进策略:Cat混沌与高斯变异

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分类预测|基于改进的灰狼IGWO优化支持向量机SVM的数据分类预测matlab程序 改进策略:Cat混沌与高斯变异

文章目录

  • 一、基本原理
      • 原理
      • 流程
        • 1. **定义目标函数**
        • 2. **初始化GWO**
        • 3. **评估适应度**
        • 4. **更新狼的位置**
        • 5. **更新狼的等级**
        • 6. **重复迭代**
        • 7. **选择最佳解**
      • 示例
  • 二、实验结果
  • 三、核心代码
  • 四、代码获取
  • 五、总结

一、基本原理

灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)是一种群体智能优化算法,其灵感来自于灰狼的捕猎行为。支持向量机(SVM)是一种常用的分类算法。将GWO与SVM结合可以改进SVM的性能,特别是在超参数优化方面。下面是GWO优化SVM分类模型的详细原理和流程:

原理

  1. 支持向量机(SVM)基础

    • SVM是一种监督学习模型,用于分类和回归任务。其核心是通过寻找一个最优的超平面来分隔不同类别的数据。
    • SVM的性能依赖于几个关键超参数,包括惩罚参数 (C) 和核函数的参数(例如高斯径向基函数核中的 (\gamma))。
  2. 灰狼优化算法(GWO)

    • GWO是一种模拟灰狼捕猎行为的群体智能优化算法。它通过模拟灰狼的社会结构和捕猎策略来寻找最优解。
    • GWO包括四种角色:α狼、β狼、δ狼和ω狼,分别代表领导者、次领导者、跟随者和较弱的个体。
    • 算法通过更新位置和适应度函数来引导搜索过程,以找到最优解。

流程

1. 定义目标函数
  • 目标函数是用来评估SVM模型的性能。通常,目标函数是SVM模型的分类准确率、交叉验证误差或其他性能指标。
  • 目标是通过GWO算法优化SVM的超参数,使目标函数的值最优。
2. 初始化GWO
  • 随机生成一组候选解(即超参数组合),这些解在GWO中充当灰狼的位置。
  • 初始化每个狼的参数,例如 (C) 和 (\gamma) 的初始值。
3. 评估适应度
  • 对每一组超参数组合,使用SVM训练模型并评估其在验证集上的性能。
  • 计算目标函数值(如交叉验证误差)。
4. 更新狼的位置

在这里插入图片描述

5. 更新狼的等级
  • 根据适应度函数值,将狼分为α、β、δ和ω。
  • α狼是适应度值最佳的狼,β狼次之,δ狼再其次,其余的是ω狼。
6. 重复迭代
  • 迭代更新狼的位置和等级,直到达到预设的停止条件(如迭代次数或适应度值的收敛)。
7. 选择最佳解
  • 在所有迭代过程中,记录最优的超参数组合。
  • 使用这些超参数训练最终的SVM模型,并进行测试以评估其分类性能。

示例

假设你要优化SVM的超参数 (C) 和 (\gamma):

  1. 定义目标函数:交叉验证误差。
  2. 初始化GWO:生成一组 (C) 和 (\gamma) 的候选值。
  3. 评估适应度:使用这些超参数训练SVM,并计算交叉验证误差。
  4. 更新位置:根据GWO公式更新候选超参数值。
  5. 更新等级:根据误差排序更新狼的等级。
  6. 重复迭代:进行多次迭代直到收敛。
  7. 选择最佳解:选择误差最小的超参数组合作为最终结果。

通过GWO优化SVM的超参数,你可以提高分类模型的性能,得到更准确的预测结果。

二、实验结果

在这里插入图片描述

三、核心代码

matlab">%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数(Excel最后一列放类别)
num_res = size(res, 1);                   % 样本数(每一行,是一个样本)
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集(不打乱数据时,注释该行)%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
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 ;

四、代码获取

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


http://www.ppmy.cn/server/119695.html

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