微信网站开发rem px,雅布设计作品,怎么写网站建设推广,seo公司的选上海百首网络回归预测 | MATLAB实现IBL-LSSVM【23年新算法】逻辑优化算法优化最小二乘支持向量机的数据回归预测 #xff08;多指标#xff0c;多图#xff09; 目录 回归预测 | MATLAB实现IBL-LSSVM【23年新算法】逻辑优化算法优化最小二乘支持向量机的数据回归预测 #xff08;多指标…回归预测 | MATLAB实现IBL-LSSVM【23年新算法】逻辑优化算法优化最小二乘支持向量机的数据回归预测 多指标多图 目录 回归预测 | MATLAB实现IBL-LSSVM【23年新算法】逻辑优化算法优化最小二乘支持向量机的数据回归预测 多指标多图效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.多特征输入单输出回归预测也可以替换为分类或时序预测。优化参数为LSSVR的sig和gamma。出图包括迭代曲线图、预测效果图等等。 2.IBL逻辑优化算法是2023年新提出的算法 3.直接替换Excel数据即可用注释清晰适合新手小白[火] 4.附赠示例数据直接运行main文件一键出图[灯泡] 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复MATLAB实现IBL-LSSVM【23年新算法】逻辑优化算法优化最小二乘支持向量机的数据回归预测 多指标多图。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 导入数据
res xlsread(data.xlsx);%% 划分训练集和测试集
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);%% 数据归一化
[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);%% 仿真测试
t_sim1 sim(net, p_train);
t_sim2 sim(net, p_test);%% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);%% 均方根误差
error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%% 相关指标计算
% 决定系数 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([训练集数据的R2为, num2str(R1)])
disp([测试集数据的R2为, num2str(R2)])% 平均绝对误差 MAE
mae1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp([训练集数据的MAE为, num2str(mae1)])
disp([测试集数据的MAE为, num2str(mae2)])% 平均相对误差 MBE
mbe1 sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;disp([训练集数据的MBE为, num2str(mbe1)])
disp([测试集数据的MBE为, num2str(mbe2)])参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
