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回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)CSO-SVM布谷鳥優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(jī)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)(多指標(biāo),多圖)

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回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)CSO-SVM布谷鳥優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(jī)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)(多指標(biāo),多圖)

效果一覽

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基本介紹

回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)CSO-SVM布谷鳥優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(jī)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)(多指標(biāo),多圖),輸入多個(gè)特征,輸出單個(gè)變量,多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè);
多指標(biāo)評(píng)價(jià),代碼質(zhì)量極高;excel數(shù)據(jù),方便替換,運(yùn)行環(huán)境2018及以上。

程序設(shè)計(jì)

  • 完整源碼和數(shù)據(jù)獲取方式:私信回復(fù)MATLAB實(shí)現(xiàn)CSO-SVM布谷鳥優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(jī)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)(多指標(biāo),多圖)(多指標(biāo),多圖)。
%%  清空環(huán)境變量
warning off             % 關(guān)閉報(bào)警信息
close all               % 關(guān)閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行

%%  導(dǎo)入數(shù)據(jù)
res = xlsread('data.xlsx');

%%  劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集
temp = randperm(103);

P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';
T_train = res(temp(1: 80), 8)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(81: end), 1: 7)';
T_test = res(temp(81: end), 8)';
N = size(P_test, 2);

%%  數(shù)據(jù)歸一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);



%%  仿真測(cè)試
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test);

%%  數(shù)據(jù)反歸一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);

%%  均方根誤差
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);



%%  相關(guān)指標(biāo)計(jì)算
% 決定系數(shù) R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test -  T_sim2)^2 / norm(T_test -  mean(T_test ))^2;

disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的R2為:', num2str(R1)])
disp(['測(cè)試集數(shù)據(jù)的R2為:', num2str(R2)])

% 平均絕對(duì)誤差 MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;

disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的MAE為:', num2str(mae1)])
disp(['測(cè)試集數(shù)據(jù)的MAE為:', num2str(mae2)])

% 平均相對(duì)誤差 MBE
mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;

disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的MBE為:', num2str(mbe1)])
disp(['測(cè)試集數(shù)據(jù)的MBE為:', num2str(mbe2)])

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-668800.html

到了這里,關(guān)于回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)CSO-SVM布谷鳥優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(jī)多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)(多指標(biāo),多圖)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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