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

发布时间:2024年01月11日

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

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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:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/135540416
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