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宝塔建站wordpress,宝安网站建设,软件开发属于技术服务吗,湖北神润建设工程网站蛇群优化算法优化用于分类 回归 时序预测 蛇群优化支持向量机SVM#xff0c;最小二乘支持向量机LSSVM#xff0c;随机森林RF#xff0c;极限学习机ELM#xff0c;核极限学习机KELM#xff0c;深度极限学习机DELM#xff0c;BP神经网络#xff0c;长短时记忆网络 LSTM最小二乘支持向量机LSSVM随机森林RF极限学习机ELM核极限学习机KELM深度极限学习机DELMBP神经网络长短时记忆网络 LSTMBilstmGRU深度置信网络 DBN概率神经网络PNN广义神经网络GRNNXgboost ..... 以上有分类预测回归预测时序预测2022最新优化算法 matlab代码可直接替换数据使用简单操作易上手。最近发现了个超有趣的2022最新优化算法——蛇群优化算法它在分类、回归和时序预测等领域简直大显身手。今天就跟大家唠唠它和各种预测模型之间的奇妙反应。蛇群优化算法 经典机器学习模型SVM与LSSVM支持向量机SVM是机器学习领域的老熟人了在分类和回归问题上都有不错表现。而最小二乘支持向量机LSSVM算是SVM的变种计算效率更高。当蛇群优化算法遇上它们能进一步提升模型性能。比如在Matlab中用蛇群优化算法优化SVM的参数关键代码如下% 初始化蛇群算法参数 pop 30; % 种群数量 max_iter 100; % 最大迭代次数 lb [0.01, 1]; % 参数下限 ub [100, 100]; % 参数上限 % 训练数据 data load(your_data.mat); X data.X; Y data.Y; % 蛇群优化算法优化SVM参数 [best_params, best_fitness] snake_optimization(svm_fitness, pop, max_iter, lb, ub, X, Y); % 用最优参数训练SVM模型 model svmtrain(Y, X, [-t 2 -c , num2str(best_params(1)), -g , num2str(best_params(2))]);这里先设定了蛇群算法的种群数量、最大迭代次数以及待优化参数的范围。然后加载训练数据通过自定义的snake_optimization函数这里省略具体实现主要是蛇群算法的核心逻辑来优化SVM的惩罚参数c和核函数参数g。最后用优化后的参数训练SVM模型。随机森林RF随机森林RF是基于决策树的集成学习算法对高维数据和噪声数据有较好的鲁棒性。蛇群优化算法可以用来调整RF的树的数量、最大深度等参数。% 初始化蛇群算法参数 pop 20; max_iter 80; lb [50, 5]; % 树的数量下限最大深度下限 ub [200, 15]; % 树的数量上限最大深度上限 % 数据处理同SVM部分 % 蛇群优化算法优化RF参数 [best_params, best_fitness] snake_optimization(rf_fitness, pop, max_iter, lb, ub, X, Y); % 用最优参数训练RF模型 ntrees best_params(1); max_depth best_params(2); model TreeBagger(ntrees, X, Y, Method, classification, MaxDepth, max_depth);同样先设定蛇群算法参数这里针对RF的树的数量和最大深度进行优化通过自定义的适应度函数rf_fitness来评估不同参数组合下RF模型的性能最后用优化后的参数构建RF模型。蛇群优化算法 神经网络模型BP神经网络BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络应用十分广泛。% 初始化蛇群算法参数 pop 40; max_iter 120; input_num size(X, 2); hidden_num 10; output_num size(Y, 2); lb -1 * ones(1, (input_num * hidden_num hidden_num) (hidden_num * output_num output_num)); ub ones(1, (input_num * hidden_num hidden_num) (hidden_num * output_num output_num)); % 数据处理同前 % 蛇群优化算法优化BP神经网络权重 [best_weights, best_fitness] snake_optimization(bp_fitness, pop, max_iter, lb, ub, X, Y, input_num, hidden_num, output_num); % 用最优权重构建BP神经网络 net newff(minmax(X), [hidden_num, output_num], {tansig, purelin}, traingdx); net.IW{1,1} reshape(best_weights(1:input_num * hidden_num), hidden_num, input_num); net.b{1} best_weights(input_num * hidden_num 1:input_num * hidden_num hidden_num); net.LW{2,1} reshape(best_weights(input_num * hidden_num hidden_num 1:end - output_num), output_num, hidden_num); net.b{2} best_weights(end - output_num 1:end); net train(net, X, Y);这里初始化蛇群算法参数根据输入、隐藏和输出层神经元数量确定待优化权重的上下限。通过蛇群算法优化BP神经网络的权重最后用优化后的权重构建并训练BP神经网络。LSTM、BiLSTM和GRU长短时记忆网络LSTM、双向长短时记忆网络BiLSTM以及门控循环单元GRU在时序预测上表现出色。以LSTM为例% 初始化蛇群算法参数 pop 35; max_iter 100; numFeatures size(X, 2); numResponses size(Y, 2); numHiddenUnits 50; lb -0.5 * ones(1, numHiddenUnits * (numFeatures numHiddenUnits 1) * 4); ub 0.5 * ones(1, numHiddenUnits * (numFeatures numHiddenUnits 1) * 4); % 数据处理同前这里假设X和Y是处理好的时序数据格式 % 蛇群优化算法优化LSTM权重 [best_weights, best_fitness] snake_optimization(lstm_fitness, pop, max_iter, lb, ub, X, Y, numFeatures, numHiddenUnits, numResponses); % 用最优权重构建LSTM网络 layers [... sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(numHiddenUnits) fullyConnectedLayer(numResponses) regressionLayer]; net dlnetwork(layers); net.Learnables mat2cell(best_weights, cellfun(numel, net.Learnables)); options trainingOptions(adam,... MaxEpochs, 50,... MiniBatchSize, 32,... Plots,training-progress); net trainNetwork(X, Y, net, options);设定蛇群算法参数根据LSTM网络结构确定权重优化范围通过蛇群算法优化权重后构建并训练LSTM网络。总结蛇群优化算法就像一把神奇的钥匙能帮助我们更好地调校各种分类、回归和时序预测模型。Matlab代码也很友好简单替换数据就能上手。感兴趣的小伙伴不妨自己动手试试探索更多优化的可能性。