【lssvm回歸預(yù)測(cè)】基于鵜鶘算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)POA-lssvm實(shí)現(xiàn)用水量預(yù)測(cè)附matlab代碼
【lssvm回歸預(yù)測(cè)】基于鵜鶘算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)POA-lssvm實(shí)現(xiàn)用水量預(yù)測(cè)附matlab代碼
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智能優(yōu)化算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) 雷達(dá)通信 無線傳感器 電力系統(tǒng)
信號(hào)處理 圖像處理 路徑規(guī)劃 元胞自動(dòng)機(jī) 無人機(jī)
物理應(yīng)用 機(jī)器學(xué)習(xí)
內(nèi)容介紹
用水量預(yù)測(cè)在水資源管理中至關(guān)重要。本文提出了一種基于鵜鶘算法（POA）優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）的用水量預(yù)測(cè)方法（POA-LSSVM）。該方法采用POA算法優(yōu)化LSSVM模型的參數(shù)，提高了模型的預(yù)測(cè)精度。通過在實(shí)際用水量數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，POA-LSSVM方法在預(yù)測(cè)精度和魯棒性方面均優(yōu)于傳統(tǒng)LSSVM和粒子群算法（PSO）優(yōu)化LSSVM方法。
引言
用水量預(yù)測(cè)在水資源管理、城市規(guī)劃和環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域有著重要的意義。準(zhǔn)確的用水量預(yù)測(cè)可以為水資源的合理分配和節(jié)約利用提供科學(xué)依據(jù)。近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在用水量預(yù)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，其中支持向量機(jī)（SVM）是一種性能優(yōu)異的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
LSSVM是SVM的一種改進(jìn)算法，它通過引入核技巧和最小二乘法，簡(jiǎn)化了SVM的求解過程，提高了計(jì)算效率。然而，LSSVM模型的預(yù)測(cè)精度受其參數(shù)的影響較大。為了提高LSSVM模型的預(yù)測(cè)精度，本文提出了一種基于POA算法優(yōu)化LSSVM模型的參數(shù)的方法。
POA算法優(yōu)化LSSVM模型
POA算法是一種受鵜鶘覓食行為啟發(fā)的優(yōu)化算法。鵜鶘在覓食時(shí)，會(huì)先在水中形成一個(gè)包圍圈，然后收縮包圍圈，直至捕獲獵物。POA算法模擬了鵜鶘的覓食行為，通過不斷更新個(gè)體的最佳位置和群體最佳位置，最終找到最優(yōu)解。
在POA-LSSVM方法中，將LSSVM模型的參數(shù)作為POA算法的優(yōu)化變量。POA算法通過迭代更新個(gè)體的最佳位置和群體最佳位置，優(yōu)化LSSVM模型的參數(shù)，提高模型的預(yù)測(cè)精度。
實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
為了驗(yàn)證POA-LSSVM方法的有效性，在實(shí)際用水量數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。數(shù)據(jù)集包含了某城市2010年至2019年的月度用水量數(shù)據(jù)，共120個(gè)樣本。將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集占70%，測(cè)試集占30%。
實(shí)驗(yàn)中，將POA-LSSVM方法與傳統(tǒng)LSSVM方法和PSO優(yōu)化LSSVM方法進(jìn)行比較。評(píng)價(jià)指標(biāo)采用均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)誤差（MAE）。
5. 結(jié)論
本文提出的POA-LSSVM用水量預(yù)測(cè)模型將POA算法與LSSVM相結(jié)合，有效提高了用水量預(yù)測(cè)的精度。該模型具有較強(qiáng)的全局搜索能力和局部逼近能力，適用于不同類型的水用量預(yù)測(cè)問題。POA-LSSVM模型為城市水資源管理提供了科學(xué)的決策依據(jù)，有助于提高水資源的利用效率和保障城市水安全。
部分代碼
%% 清空環(huán)境變量
warning off % 關(guān)閉報(bào)警信息
close all % 關(guān)閉開啟的圖窗
clear % 清空變量
clc % 清空命令行
%% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
res = xlsread(
’數(shù)據(jù)集.xlsx’
);
%% 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)
’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’
;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)
’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’
;
N = size(P_test, 2);
%% 數(shù)據(jù)歸一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax(
’apply’
, P_test, ps_input);
?? 運(yùn)行結(jié)果
參考文獻(xiàn)
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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用
生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化、背包問題、 風(fēng)電場(chǎng)布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、 CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問題、 多中心多車型的VRP問題、 動(dòng)態(tài)VRP問題、雙層車輛路徑規(guī)劃（2E-VRP）、充電車輛路徑規(guī)劃（EVRP）、油電混合車輛路徑規(guī)劃、 混 合流水車間問題、 訂單拆分調(diào)度問題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問題、航班擺渡車輛調(diào)度問題、 選址路徑規(guī)劃問題
2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面
2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.4 CNN/TCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列 時(shí)序、回歸 預(yù)測(cè)和分類
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)序、回歸 預(yù)測(cè)和分類
2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類