1 簡介

本文提出一種蝙蝠算法優(yōu)化基于最小二乘支持向量機(jī)的數(shù)據(jù)預(yù)測方法。LSSVM 是一種新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其在傳統(tǒng)支持向量機(jī) SVM 基礎(chǔ)上，將二次規(guī)劃問題中的不等式約束改為等式約束，極大地方便了求解過程，克服了數(shù)據(jù)集粗糙、數(shù)據(jù)集波動性大等問題造成的異常回歸，能有效避免 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法中出現(xiàn)的局部最優(yōu)等問題。

算法流程如下：

步驟1,采集時間序列的樣本數(shù)據(jù);

步驟2,建立基于蝙蝠算法優(yōu)化參數(shù)的LSSVM數(shù)據(jù)預(yù)測模型;

步驟3,應(yīng)用預(yù)測模型對訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)測,得到訓(xùn)練樣本的相對誤差和預(yù)測值;步驟4,預(yù)測模型對訓(xùn)練樣本的相對誤差進(jìn)行預(yù)測,從而得到相對誤差的預(yù)測值;步驟5,對相對誤差的預(yù)測值進(jìn)行校正,從而得到預(yù)測速率;解決了由于最小二乘支持向量機(jī)核函數(shù)參數(shù)和懲罰參數(shù)的經(jīng)驗性賦值而導(dǎo)致的預(yù)測精度不足的問題.

2 部分代碼

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【预测模型】基于蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据预测matlab代码的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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