【SVM回归预测】基于支持向量机的数据回归预测(libsvm)附matlab代码
【SVM回归预测】基于支持向量机的数据回归预测(libsvm)附matlab代码
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⛄ 内容介绍
基于支持向量机（Support Vector Machines，SVM）的数据回归预可以使用libsvm库进行实现。以下是一种基本的步骤：
数据准备：将回归预测的数据集划分为训练集和测试集，并对数据进行预处理（如归一化、标准化等）。
-
特征提取：根据具体问题，选择合适的特征提取方法来将数据转化为特征向量。常用的特征提取方法包括统计特征、频域特征、时域特征等。
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。
-
SVM参数选择：选择合适的SVM回归参数，包括核函数类型、正则化参数C、核函数参数等。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libsvm库中提供的接口进行模型训练。libsvm支持多种核函数（如线性核、多项式核、径向基函数核等）。
-
模型预测：使用训练好的SVM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SVM模型中的参数，重新进行训练和预测，以提高预测精度。
⛄ 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(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);
%% 转置以适应模型
p_train = p_train’; p_test = p_test’;
t_train = t_train’; t_test = t_test’;
%% 创建模型
c = 4.0; % 惩罚因子
g = 0.8; % 径向基函数参数
cmd = [’ -t 2’,’ -c ’,num2str(c),’ -g ’,num2str(g),’ -s 3 -p 0.01’];
model = svmtrain(t_train, p_train, cmd);
%% 仿真预测
[t_sim1, error_1] = svmpredict(t_train, p_train, model);
[t_sim2, error_2] = svmpredict(t_test , p_test , model);
%% 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);
%% 绘图
figure
plot(1: M, T_train, ’r-*’, 1: M, T_sim1, ’b-o’, ’LineWidth’, 1)
legend(’真实值’, ’预测值’)
xlabel(’预测样本’)
ylabel(’预测结果’)
string = {’训练集预测结果对比’; [’RMSE=’ num2str(error1)]};
title(string)
xlim([1, M])
grid
figure
plot(1: N, T_test, ’r-*’, 1: N, T_sim2, ’b-o’, ’LineWidth’, 1)
legend(’真实值’, ’预测值’)
xlabel(’预测样本’)
ylabel(’预测结果’)
string = {’测试集预测结果对比’; [’RMSE=’ num2str(error2)]};
title(string)
xlim([1, N])
grid
%% 相关指标计算
% 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)])
% 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)])
% 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)])
%% 绘制散点图
sz = 25;
c = ’b’;
figure
scatter(T_train, T_sim1, sz, c)
hold on
plot(xlim, ylim, ’--k’)
xlabel(’训练集真实值’);
ylabel(’训练集预测值’);
xlim([min(T_train) max(T_train)])
ylim([min(T_sim1) max(T_sim1)])
title(’训练集预测值 vs. 训练集真实值’)
figure
scatter(T_test, T_sim2, sz, c)
hold on
plot(xlim, ylim, ’--k’)
xlabel(’测试集真实值’);
ylabel(’测试集预测值’);
xlim([min(T_test) max(T_test)])
ylim([min(T_sim2) max(T_sim2)])
title(’测试集预测值 vs. 测试集真实值’)
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 周志聪,祁广云.基于支持向量机对稻米淀粉含量的回归预测研究[J].黑龙江八一农垦大学学报, 2014, 26(6):5.DOI:10.3969/j.issn.1002-2090.2014.06.021.
[2] 顾嘉运,刘晋飞,陈明.基于SVM的大样本数据回归预测改进算法[J].计算机工程, 2014.DOI:CNKI:SUN:JSJC.0.2014-01-034.