【lssvm回归预测】基于鹈鹕算法优化最小二乘支持向量机POA-lssvm实现用水量预测附matlab代码
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内容介绍
用水量预测在水资源管理中至关重要。本文提出了一种基于鹈鹕算法（POA）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的用水量预测方法（POA-LSSVM）。该方法采用POA算法优化LSSVM模型的参数，提高了模型的预测精度。通过在实际用水量数据集上的实验验证，POA-LSSVM方法在预测精度和鲁棒性方面均优于传统LSSVM和粒子群算法（PSO）优化LSSVM方法。
引言
用水量预测在水资源管理、城市规划和环境保护等领域有着重要的意义。准确的用水量预测可以为水资源的合理分配和节约利用提供科学依据。近年来，机器学习技术在用水量预测领域得到了广泛的应用，其中支持向量机（SVM）是一种性能优异的机器学习算法。
LSSVM是SVM的一种改进算法，它通过引入核技巧和最小二乘法，简化了SVM的求解过程，提高了计算效率。然而，LSSVM模型的预测精度受其参数的影响较大。为了提高LSSVM模型的预测精度，本文提出了一种基于POA算法优化LSSVM模型的参数的方法。
POA算法优化LSSVM模型
POA算法是一种受鹈鹕觅食行为启发的优化算法。鹈鹕在觅食时，会先在水中形成一个包围圈，然后收缩包围圈，直至捕获猎物。POA算法模拟了鹈鹕的觅食行为，通过不断更新个体的最佳位置和群体最佳位置，最终找到最优解。
在POA-LSSVM方法中，将LSSVM模型的参数作为POA算法的优化变量。POA算法通过迭代更新个体的最佳位置和群体最佳位置，优化LSSVM模型的参数，提高模型的预测精度。
实验验证
为了验证POA-LSSVM方法的有效性，在实际用水量数据集上进行了实验。数据集包含了某城市2010年至2019年的月度用水量数据，共120个样本。将数据集随机分为训练集和测试集，训练集占70%，测试集占30%。
实验中，将POA-LSSVM方法与传统LSSVM方法和PSO优化LSSVM方法进行比较。评价指标采用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。
5. 结论
本文提出的POA-LSSVM用水量预测模型将POA算法与LSSVM相结合，有效提高了用水量预测的精度。该模型具有较强的全局搜索能力和局部逼近能力，适用于不同类型的水用量预测问题。POA-LSSVM模型为城市水资源管理提供了科学的决策依据，有助于提高水资源的利用效率和保障城市水安全。
部分代码
%% 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(
’数据集.xlsx’
);
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)
’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’
;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)
’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’
;
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);
⛳️ 运行结果
参考文献
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列 时序、回归 预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络 时序、回归 预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类