【LSSVM时序预测】基于海洋捕食者算法优化最小支持向量机MPA-LSSVM实现交通流时序数据预测附matlab代码

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简介: 【LSSVM时序预测】基于海洋捕食者算法优化最小支持向量机MPA-LSSVM实现交通流时序数据预测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

为了智能化解决城市道路交通系统存在的问题,提高短时交通流预测的准确性,采用海洋捕食者算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)建立短时交通流量预测模型.利用海洋捕食者算法对LSSVM中的惩罚因子和核函数参数进行优化,得到最优预测模型.以车辆行驶平均速度和占有率作为模型输入,交通流量作为输出进行预测仿真试验.试验结果表明:本文采用的优化LSSVM模型进行仿真试验的预测误差有所减小,输出结果更接近真实值.

⛄ 部分代码

%_________________________________________________________________________%  Marine Predators Algorithm source code (Developed in MATLAB R2015a)%%  programming: Afshin Faramarzi & Seyedali Mirjalili%% paper:%  A. Faramarzi, M. Heidarinejad, S. Mirjalili, A.H. Gandomi, %  Marine Predators Algorithm: A Nature-inspired Metaheuristic%  Expert Systems with Applications%  DOI: doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113377%  %  E-mails: afaramar@hawk.iit.edu            (Afshin Faramarzi)%           muh182@iit.edu                   (Mohammad Heidarinejad)%           ali.mirjalili@laureate.edu.au    (Seyedali Mirjalili) %           gandomi@uts.edu.au               (Amir H Gandomi)%_________________________________________________________________________function [Top_predator_pos,Top_predator_fit,Convergence_curve]=MPA(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)Top_predator_pos=zeros(1,dim);Top_predator_fit=inf; Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);stepsize=zeros(SearchAgents_no,dim);fitness=inf(SearchAgents_no,1);Prey=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);  Xmin=repmat(ones(1,dim).*lb,SearchAgents_no,1);Xmax=repmat(ones(1,dim).*ub,SearchAgents_no,1);         Iter=0;FADs=0.2;P=0.5;while Iter<Max_iter         %------------------- Detecting top predator -----------------     for i=1:size(Prey,1)              Flag4ub=Prey(i,:)>ub;    Flag4lb=Prey(i,:)<lb;        Prey(i,:)=(Prey(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;                                fitness(i,1)=fobj(Prey(i,:));                          if fitness(i,1)<Top_predator_fit        Top_predator_fit=fitness(i,1);        Top_predator_pos=Prey(i,:);     end           end          %------------------- Marine Memory saving -------------------      if Iter==0   fit_old=fitness;    Prey_old=Prey; end       Inx=(fit_old<fitness);  Indx=repmat(Inx,1,dim);  Prey=Indx.*Prey_old+~Indx.*Prey;  fitness=Inx.*fit_old+~Inx.*fitness;          fit_old=fitness;    Prey_old=Prey;     %------------------------------------------------------------         Elite=repmat(Top_predator_pos,SearchAgents_no,1);  %(Eq. 10)  CF=(1-Iter/Max_iter)^(2*Iter/Max_iter);                              RL=0.05*levy(SearchAgents_no,dim,1.5);   %Levy random number vector RB=randn(SearchAgents_no,dim);          %Brownian random number vector             for i=1:size(Prey,1)     for j=1:size(Prey,2)               R=rand();          %------------------ Phase 1 (Eq.12) -------------------        if Iter<Max_iter/3           stepsize(i,j)=RB(i,j)*(Elite(i,j)-RB(i,j)*Prey(i,j));                              Prey(i,j)=Prey(i,j)+P*R*stepsize(i,j);                        %--------------- Phase 2 (Eqs. 13 & 14)----------------       elseif Iter>Max_iter/3 && Iter<2*Max_iter/3                    if i>size(Prey,1)/2            stepsize(i,j)=RB(i,j)*(RB(i,j)*Elite(i,j)-Prey(i,j));            Prey(i,j)=Elite(i,j)+P*CF*stepsize(i,j);          else            stepsize(i,j)=RL(i,j)*(Elite(i,j)-RL(i,j)*Prey(i,j));                                 Prey(i,j)=Prey(i,j)+P*R*stepsize(i,j);           end                    %----------------- Phase 3 (Eq. 15)-------------------       else                       stepsize(i,j)=RL(i,j)*(RL(i,j)*Elite(i,j)-Prey(i,j));            Prey(i,j)=Elite(i,j)+P*CF*stepsize(i,j);             end        end                                           end                 %------------------ Detecting top predator ------------------          for i=1:size(Prey,1)              Flag4ub=Prey(i,:)>ub;      Flag4lb=Prey(i,:)<lb;      Prey(i,:)=(Prey(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;      fitness(i,1)=fobj(Prey(i,:));              if fitness(i,1)<Top_predator_fit          Top_predator_fit=fitness(i,1);         Top_predator_pos=Prey(i,:);      end       end             %---------------------- Marine Memory saving ----------------     if Iter==0    fit_old=fitness;    Prey_old=Prey; end         Inx=(fit_old<fitness);    Indx=repmat(Inx,1,dim);    Prey=Indx.*Prey_old+~Indx.*Prey;    fitness=Inx.*fit_old+~Inx.*fitness;            fit_old=fitness;    Prey_old=Prey;     %---------- Eddy formation and FADs? effect (Eq 16) -----------                                if rand()<FADs     U=rand(SearchAgents_no,dim)<FADs;                                                                                                   Prey=Prey+CF*((Xmin+rand(SearchAgents_no,dim).*(Xmax-Xmin)).*U);  else     r=rand();  Rs=size(Prey,1);     stepsize=(FADs*(1-r)+r)*(Prey(randperm(Rs),:)-Prey(randperm(Rs),:));     Prey=Prey+stepsize;  end                                                          Iter=Iter+1;    Convergence_curve(Iter)=Top_predator_fit;        end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 谷远利, 张源, 芮小平,等. 基于免疫算法优化LSSVM的短时交通流预测[J]. 吉林大学学报:工学版, 2019, 49(6):6.

[2] 张浩怡, 李春祥. 基于萤火虫算法优化LSSVM的台风风速预测[C]// 中国土木工程学会;中国空气动力学会. 中国土木工程学会;中国空气动力学会, 2017.

[3] 张冬梅, 徐卫亚, 赵博. 基于COA-LSSVM模型的边坡位移时序预测[J]. 水电能源科学, 2014, 32(5):5.

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