回歸預測 | MATLAB實現(xiàn)TSO-ELM金槍魚群優(yōu)化算法優(yōu)化極限學習機多輸入單輸出回歸預測(多指標,多圖)
效果一覽
基本介紹
回歸預測 | MATLAB實現(xiàn)TSO-ELM金槍魚群優(yōu)化算法優(yōu)化極限學習機多輸入單輸出回歸預測(多指標,多圖),輸入多個特征,輸出單個變量,多輸入單輸出回歸預測;
多指標評價,代碼質量極高;excel數(shù)據,方便替換,運行環(huán)境2018及以上。
金槍魚群優(yōu)化算法(Tuna Search Algorithm)是一種基于金槍魚覓食行為的啟發(fā)式優(yōu)化算法,用于解決優(yōu)化問題。如果你想使用金槍魚群優(yōu)化算法來優(yōu)化極限學習機。文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-673198.html
程序設計
- 完整源碼和數(shù)據獲取方式:私信回復TSO-ELM金槍魚群算法優(yōu)化極限學習機多輸入單輸出回歸預測(多指標,多圖)。
%% 清空環(huán)境變量
warning off % 關閉報警信息
close all % 關閉開啟的圖窗
clear % 清空變量
clc % 清空命令行
%% 導入數(shù)據
res = xlsread('data.xlsx');
%% 劃分訓練集和測試集
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);
%% 仿真測試
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test);
%% 數(shù)據反歸一化
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);
%% 相關指標計算
% 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(['訓練集數(shù)據的R2為:', num2str(R1)])
disp(['測試集數(shù)據的R2為:', num2str(R2)])
% 平均絕對誤差 MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;
disp(['訓練集數(shù)據的MAE為:', num2str(mae1)])
disp(['測試集數(shù)據的MAE為:', num2str(mae2)])
% 平均相對誤差 MBE
mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;
disp(['訓練集數(shù)據的MBE為:', num2str(mbe1)])
disp(['測試集數(shù)據的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-673198.html
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