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⛄ 内容介绍
为提高基于支持向量机(SVM)的时间序列预测方法的泛化能力与预测精度,研究了一种基于粒子群优化(PSO)的LSSVM.该方法以交叉验证误差为评价准则,利用PSO对多个具有不同超参数的SVM进行基于迭代进化的优化选择,并以交叉验证误差最小的SVM作为最终优化后的SVM.时间序列预测实例表明,经PSO优化后的SVM的预测精度高于未经优化的LSSVM与传统时间序列预测方法的预测精度.
⛄ 部分代码
% 支持向量机用于收盘价预测，首先是未优化的，其次是优化后的
%% 清空环境
tic;clc;clear;close all;format compact
%% 加载数据
data=xlsread('EUA五分钟.xlsx','G2:G30763'); save data data
load data
% 归一化
[a,inputns]=mapminmax(data',0,1);%归一化函数要求输入为行向量
data_trans=data_process(5,a);%% 对时间序列预测建立滚动序列，即用1到m个数据预测第m+1个数据，然后用2到m+1个数据预测第m+2个数据
input=data_trans(:,1:end-1);
output=data_trans(:,end);
%% 数据集 前75%训练 后25%预测
m=round(size(data_trans,1)*0.75);
Pn_train=input(1:m,:);
Tn_train=output(1:m,:);
Pn_test=input(m+1:end,:);
Tn_test=output(m+1:end,:);
%% 1.没有优化的SVM
bestc=0.001;bestg=10;%c和g随机赋值 表示没有优化的SVM
t=0;%t=0为线性核函数,1-多项式。2rbf核函数
cmd = ['-s 3 -t ',num2str(t),' -c ', num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg),' -p 0.01 -d 1'];
model = svmtrain(Tn_train,Pn_train,cmd);%训练
[predict,~]= svmpredict(Tn_test,Pn_test,model);%测试
% 反归一化，为后面的结果计算做准备
predict0=mapminmax('reverse',predict',inputns);%测试实际输出反归一化
T_test=mapminmax('reverse',Tn_test',inputns);%测试集期望输出反归一化
T_train=mapminmax('reverse',Tn_train',inputns);%训练集期望输出反归一化
figure
plot(predict0,'r-')
hold on;grid on
plot(T_test,'b-')
xlabel('样本编号')
ylabel('收盘价/元')
if t==0
title('线性核SVM预测')
elseif t==1
title('多项式核SVM预测')
else
title('RBF核SVM预测')
end
legend('实际输出','期望输出')
figure
error_svm=abs(predict0-T_test)./T_test*100;%测试集每个样本的相对误差
plot(error_svm,'r-*')
xlabel('样本编号')
ylabel('收盘价相对误差/%')
if t==0
title('线性核SVM预测的误差')
elseif t==1
title('多项式核SVM预测的误差')
else
title('RBF核SVM预测的误差')
end
grid on
img =gcf; %获取当前画图的句柄
print(img, '-dpng', '-r600', './img6.png')
figure
error_svm=abs(predict0-T_test)./T_test*100;%测试集每个样本的相对误差
plot(error_svm,'r-*')
xlabel('样本编号')
ylabel('收盘价相对误差/%')
if t==0
title('线性核SVM预测的误差')
elseif t==1
title('多项式核SVM预测的误差')
else
title('RBF核SVM预测的误差')
end
grid on
img =gcf; %获取当前画图的句柄
print(img, '-dpng', '-r600', './img5.png')
figure
error_svm=abs(predict0-T_test)./T_test*100;%测试集每个样本的相对误差
plot(error_svm,'r-*')
xlabel('样本编号')
ylabel('收盘价相对误差/%')
if t==0
title('线性核SVM预测的误差')
elseif t==1
title('多项式核SVM预测的误差')
else
title('RBF核SVM预测的误差')
end
grid on
img =gcf; %获取当前画图的句柄
print(img, '-dpng', '-r600', './img4.png') %即可得到对应格式和期望dpi的图像
figure')
% ylabel('适应度值/log10(函数值)')
% img =gcf; %获取当前画图的句柄
% print(img, '-dpng', '-r600', './img4.png') %即可得到对应格式和期望dpi的图像
% %% 结果分析
disp('最优惩罚参数与核参数为：')
bestc
bestg
disp('优化前的均方误差')
mse_svm=mse(predict0-T_test)
disp('优化前的平均相对误差')
mre_svm=sum(abs(predict0-T_test)./T_test)/length(T_test)
disp('优化前的平均绝对误差')
abs_svm=mean(abs(predict0-T_test))
disp('优化前的归一化均方误差')
a=sum((predict0-T_test).^2)/length(T_test);
b=sum((predict0-mean(predict0)).^2)/(length(T_test)-1);
one_svm=a/b
disp('优化后的训练集均方根误差')
rmse_svm0=sqrt(mse(predict_tr-T_train))
disp('优化后的测试集均方根误差')
rmse_svm=sqrt(mse(predict1-T_test))
disp('优化后的均方误差')
mse_pso_svm=mse(predict1-T_test)
disp('优化后的平均相对误差')
mre_pso_svm=sum(abs(predict1-T_test)./T_test)/length(T_test)
disp('优化后的平均绝对误差')
abs_pso_svm=mean(abs(predict1-T_test))
disp('优化后的归一化均方误差')
a1=sum((predict1-T_test).^2)/length(T_test);
b1=sum((predict1-mean(predict1)).^2)/(length(T_test)-1);
one_pso_svm=a1/b
toc %结束计时
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]朱伟李楠石超峰. 基于粒子群算法优化支持向量机的铁路客运量预测模型[J]. 商丘师范学院学报, 2013, 000(012):33-35.
[2]张弦, 王宏力. 基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在时间序列预测中的应用[J]. 中国机械工程, 2011, 22(21):5.
