【SVM时序预测】基于遗传算法优化支持向量机GA-SVM的失业率时间序列预测附matlab代码

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简介: 【SVM时序预测】基于遗传算法优化支持向量机GA-SVM的失业率时间序列预测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

为了得到性能优越的SVM预测 模型,实现失业率的准确预测,文中提出基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的失业率预测方法.其中通过遗传算法对SVM中的训练参数 进行优化处理,以得到优化的SVM预测模型.实验结果表明:用GA-SVM对失业率预测,预测精度远优于人工神经网络.

⛄ 部分代码

function NewChrom = recombin(REC_F, Chrom, RecOpt, SUBPOP)


%%  重组高级函数

% This function performs recombination between pairs of individuals

% and returns the new individuals after mating. The function handles

% multiple populations and calls the low-level recombination function

% for the actual recombination process.

%

% Input parameters:

%    REC_F     - String containing the name of the recombination or

%                crossover function

%    Chrom     - Matrix containing the chromosomes of the old

%                population. Each line corresponds to one individual

%    RecOpt    - (optional) Scalar containing the probability of

%                recombination/crossover occurring between pairs

%                of individuals.

%                if omitted or NaN, 1 is assumed

%    SUBPOP    - (optional) Number of subpopulations

%                if omitted or NaN, 1 subpopulation is assumed

%

% Output parameter:

%    NewChrom  - Matrix containing the chromosomes of the population

%                after recombination in the same format as OldChrom.


%%  一致性检查

if nargin < 2

   error('Not enough input parameter');

end


%%  确定种群规模 (Nind)

[Nind,~] = size(Chrom);

 

if nargin < 4

   SUBPOP = 1;

end


if nargin > 3

   if isempty(SUBPOP)

       SUBPOP = 1;

   elseif isnan(SUBPOP)

       SUBPOP = 1;

   elseif length(SUBPOP) ~= 1

       error('SUBPOP must be a scalar');

   end

end


if (Nind / SUBPOP) ~= fix(Nind / SUBPOP)

   error('Chrom and SUBPOP disagree');

end


%%  计算每个亚群的个体数量

Nind = Nind / SUBPOP;


if nargin < 3

   RecOpt = 0.7;

end


if nargin > 2

   if isempty(RecOpt)

       RecOpt = 0.7;

   elseif isnan(RecOpt)

       RecOpt = 0.7;

   elseif length(RecOpt) ~= 1

       error('RecOpt must be a scalar');

   elseif (RecOpt < 0 || RecOpt > 1)

       error('RecOpt must be a scalar in [0, 1]');

   end

end



%%  选择一个亚群的个体并调用低级函数

NewChrom = [];

for irun = 1: SUBPOP

   ChromSub = Chrom((irun - 1) * Nind + 1 : irun * Nind, :);  

   NewChromSub = feval(REC_F, ChromSub, RecOpt);

   NewChrom = [NewChrom; NewChromSub];

end


⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 孙超. 基于遗传算法优化支持向量机模型的变形预测分析[D]. 山东科技大学, 2016.

[2] 朱伟. 基于遗传算法优化支持向量机的铁路客运量预测[D]. 重庆交通大学, 2013.

[3] 高青. 基于遗传算法优化支持向量机的物流需求预测研究[J]. 宿州学院学报, 2016, 31(012):31-35.

⛳️ 完整代码

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