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1.1附件文件夹程序代码截图 全部完整源代码#xff0c;请在个人首页置顶文章查看#xff1a;
学行库小秘_CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm1000.2115.3001.5343
1.2各文件夹说明
1.2.1 main.m主函数文件
该MATLAB 代码实现了…一、作品详细简介
1.1附件文件夹程序代码截图 全部完整源代码请在个人首页置顶文章查看
学行库小秘_CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm1000.2115.3001.5343
1.2各文件夹说明
1.2.1 main.m主函数文件
该MATLAB 代码实现了一个基于基于LSSVM最小二乘支持向量机的数据回归预测模型代码实现步骤详解主要步骤分解如下
1. 添加工具箱路径
作用将LSSVM工具箱添加到MATLAB的工作路径确保后续可调用工具箱中的函数如initlssvm, trainlssvm等。 2. 数据导入与预处理
数据格式共103行前7列为特征变量第8列为目标变量。 3. 划分训练集与测试集
关键点通过randperm随机打乱数据避免顺序偏差。维度说明 P_train: 7×80 矩阵7个特征80个样本T_train: 1×80 向量目标值 4. 数据归一化
目的消除量纲差异提升模型收敛速度和精度。方法对训练集计算缩放参数ps_input, ps_output测试集复用相同参数。 5. 数据转置
原因LSSVM工具箱要求输入数据格式为 行样本列特征。转换后p_train 变为 80×7 矩阵80样本×7特征。 6. LSSVM模型参数设置
RBF核函数$\exp\left(-\frac{|x_i - x_j|^2}{2\sigma^2}\right)$$\sigma^2 \text{sig2}$。 7. 模型初始化与训练
initlssvm初始化模型结构。trainlssvm求解线性方程组 $\left[\begin{array}{cc} 0 Y^T \ Y \Omega \gamma^{-1}I \end{array}\right] \left[\begin{array}{c} b \ \alpha \end{array}\right] \left[\begin{array}{c} 0 \ \mathbf{1} \end{array}\right]$获得支持向量权重。 8. 模型预测
使用训练好的模型计算预测值。 9. 数据反归一化
将归一化的预测值转换回原始数据范围。 10. 性能评估
(1) 均方根误差RMSE
公式$\text{RMSE} \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i1}^N (y_i - \hat{y}_i)^2}$。
(2) 决定系数R²
公式$R^2 1 - \frac{\sum (y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum (y_i - \bar{y})^2}$越接近1说明拟合越好。
(3) 平均绝对误差MAE与平均偏差MBE
MAE预测误差绝对值的平均值鲁棒性强。MBE预测误差的平均值反映系统偏差。 11. 结果可视化
(1) 预测值与真实值对比图
绘制训练集/测试集真实值与预测值的折线图。
(2) 散点图与理想拟合线
散点越靠近黑色虚线$yx$说明预测越准确。 关键注意事项
维度处理 数据转置用于适配工具箱的输入要求样本×特征。反归一化后需转置回原始维度以计算误差。 核函数选择 本代码使用RBF核可通过修改kernel参数尝试其他核函数如多项式核、线性核。 参数调优 gam正则化参数和sig2核参数需通过交叉验证优化避免过拟合。 误差计算修正 原始代码中维度转置可能引发计算错误如T_sim1 - T_train。建议统一为列向量计算
此流程完整实现了LSSVM回归模型的训练、预测与评估适用于各类回归预测任务。 图2 main.m主函数文件部分代码
1.2.2 数据集文件
数据集为Excel数据csv格式文件可以方便地直接替换为自己的数据运行程序。原始数据文件包含7列特征列数据和1列输出标签列数据一共包含103条样本数据具体如图所示。 二、代码运行结果展示
该代码实现了一个基于最小二乘支持向量机LSSVM的回归预测模型。
首先导入数据集并随机划分为训练集80个样本和测试集23个样本对特征和目标值进行归一化处理
其次初始化LSSVM模型选用RBF核函数设置正则化参数gam50和核参数sig210训练模型并在训练集和测试集上进行预测
最后对预测结果反归一化后计算RMSE、R²、MAE、MBE等评估指标并通过折线对比图和散点图可视化展示预测值与真实值的拟合效果。 三、注意事项:
1.程序运行软件推荐Matlab 2018B版本及以上
2.所有程序都经过验证保证程序可以运行。此外程序包含简要注释便于理解。
3.如果不会运行可以帮忙远程运行原始程序以及讲解和其它售后该服务需另行付费。
4. 代码包含详细的文件说明以及对每个程序文件的功能注释说明详细清楚。
5.Excel数据可直接修改数据替换数据后直接运行即可。
