【LSSVM时序预测】基于最小支持向量机 LSSVM实现时序数据预测附matlab代码
【LSSVM时序预测】基于最小支持向量机 LSSVM实现时序数据预测附matlab代码
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⛄ 内容介绍
基于最小支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）可以用于时序数据预测，以下是一种可能的实现步骤：
数据准备：将时序数据按照一定的时间顺序进行排序，并将数据集划分为训练集和测试集。
-
特征提取：根据具体问题，选择合适的特征提取方法来将时序数据转化为特征向量。常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、自回归模型等。
标签准备：将待预测的目标值作为标签，并与特征向量对应起来。
-
参数选择：选择LSSVM模型中的参数，包括正则化参数、核函数类型和参数等。可以使用交叉验证等方法来选择最优的参数组合。
-
模型训练：使用训练集数据和标签，利用LSSVM算法进行模型训练。LSSVM通过求解一组线性方程得到支持向量和相应的权重。
-
模型预测：使用训练好的LSSVM模型对测试集数据进行预测。将测试集数据转化为特征向量，并利用模型计算出相应的预测值。
-
模型评估：通过比较预测值与真实值之间的差异，使用适当的指标（如均方根误差、平均绝对误差等）来评估模型的性能。
参数调优：根据模型评估结果，可以调整LSSVM模型中的参数，重新进行训练和预测，以提高预测精度。
通过以上步骤，基于LSSVM的时序数据预测模型可以对未来的数据进行预测。需要注意的是，LSSVM模型的性能和预测效果可能受到数据质量、特征提取方法和参数选择等因素的影响，因此在实际应用中需要进行适当的调试和优化。
⛄ 部分代码
% 初始化函数
function
Positions
=
initialization
(SearchAgents_no,dim,ub,lb)
Boundary_no
=
size
(ub,
2
)
; % numnber of boundaries
%
If
the boundaries of all variables are equal
and
user enter a signle
% number
for
both ub
and
lb
if
Boundary_no==
1
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end
%
If
each variable has a different lb
and
ub
if
Boundary_no>
1
for
i=
1
:dim
ub_i=ub(i);
lb_i=lb(i);
Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,
1
).*(ub_i-lb_i)+lb_i;
end
end
function
fitness = fitnessfunclssvm(x, p_train, t_train)
%%
定义适应度函数
%%
得到优化参数
gam
=
x(1);
sig
=
x(2);
%%
参数设置
type
=
’f’; % 模型类型回归
kernel
=
’RBF_kernel’; % RBF 核函数
proprecess
=
’preprocess’; % 是否归一化
%%
数据的参数
num_size
=
length(t_train);
indices
=
crossvalind(’Kfold’, num_size, 5);
for
i = 1 : 5
%
获取第i份数据的索引逻辑值
valid_data
=
(indices == i);
%
取反，获取第i份训练数据的索引逻辑值
train_data
=
~valid_data;
%
1份测试，4份训练
pv_train
=
p_train(train_data,: );
tv_train
=
t_train(train_data,:);
pv_valid
=
p_train(valid_data,:);
tv_valid
=
t_train( valid_data,:);
%
创建网络
model
=
initlssvm(pv_train, tv_train, type, gam, sig, kernel, proprecess);
%
模型训练
model
=
trainlssvm(model);
%
预测
t_sim
=
simlssvm(model, pv_valid);
error(i)
=
sqrt(mse(t_sim - tv_valid));
end
fitness
=
mean(error);
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 何鹏,王雅琳,谢永芳,等.氧化铝返料成分时序预测的新型LSSVM参数优选[C]//第二十二届中国过程控制会议.0[2023-07-18].
[2] 刘云,易松.基于双参数最小二乘支持向量机(TPA-LSSVM)的风电时间序列预测模型的优化研究[J].北京化工大学学报：自然科学版, 2019, 46(2):6.DOI:CNKI:SUN:BJHY.0.2019-02-015.