基于差分进化灰狼混合优化的SVM(DE-GWO-SVM)数据预测算法matlab仿真

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 本项目实现基于差分进化灰狼混合优化的SVM(DE-GWO-SVM)数据预测算法的MATLAB仿真,对比SVM和GWO-SVM性能。算法结合差分进化(DE)与灰狼优化(GWO),优化SVM参数以提升复杂高维数据预测能力。核心流程包括DE生成新种群、GWO更新位置,迭代直至满足终止条件,选出最优参数组合。适用于分类、回归等任务,显著提高模型效率与准确性,运行环境为MATLAB 2022A。

1.程序功能描述
基于差分进化灰狼混合优化的SVM(DE-GWO-SVM)数据预测算法matlab仿真,对比SVM和GWO-SVM。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
3f3538170c3eed8dec4a37d30b661cc6_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
8adaf5aec7cf31b183b19e9cc60dd3cd_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

3.核心程序

load data.mat

[yp1,yp2,err1,err2,loss]=func_newGWO([15,100,0.2,0.8,0.2],p_train,t_train,p_test,t_test);

figure
plot(loss);
title(['适应度曲线  ']);
xlabel('进化代数');
ylabel('适应度');
grid on

figure
plot(1:length(t_train),t_train,'r',1:length(t_train),yp1,'b-o')
grid on
legend('真实值','预测值')
xlabel('样本编号')
ylabel('带钢厚度')

figure
plot(1:length(t_test),t_test,'r',1:length(t_test),yp2,'b-o')
grid on
legend('真实值','预测值')
xlabel('样本编号')
ylabel('带钢厚度')
save R3.mat t_train yp1 t_test yp2  loss

4.本算法原理
基于差分进化灰狼混合优化的SVM(DE-GWO-SVM)数据预测算法是一种结合了差分进化(Differential Evolution, DE)和灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)两种优化算法,用于优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)参数的混合优化方法。这种算法旨在提高SVM在数据预测任务中的性能,尤其是在处理复杂和高维数据时。

4.1 DE优化

3818ec3d25a74853d03fac49eca0fc15_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

4.2 GWO优化
更新灰狼位置:

292c65e6db69c5c117c2f5ee25da53aa_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

融合DE和GWO:

在每次迭代中,先进行DE优化,生成新的种群。

然后,使用GWO优化,更新灰狼的位置。

通过这种方式,DE和GWO相互补充,提高了优化的效率和鲁棒性。

判断终止条件:

设定最大迭代次数或达到预定的适应度阈值时,终止优化过程。

选择适应度最高的个体作为最优参数组合。

  DE-GWO-SVM算法通过结合DE和GWO两种优化算法,有效提高了SVM参数优化的效率和准确性。这种混合优化方法在处理复杂和高维数据时表现出色,适用于多种数据预测任务,如分类、回归和时间序列预测。通过合理设置参数和优化过程,DE-GWO-SVM算法可以显著提升模型的性能。
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