基于蜣螂优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序DBO-LSSVM 多特征输入多类别输出含基础程序

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基于蜣螂优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序DBO-LSSVM 多特征输入多类别输出含基础程序

文章目录

一、基本原理
- - DBO（Dung Beetle Optimization）算法原理
  - LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）模型原理
  - DBO-LSSVM模型的集成流程
  - 总结
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

一、基本原理

DBO-LSSVM（Dung Beetle Optimization - Least Squares Support Vector Machine）分类预测模型结合了蜣螂优化算法（DBO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）来实现高效的分类任务。以下是DBO-LSSVM的详细原理和流程：

DBO（Dung Beetle Optimization）算法原理

蜣螂优化算法（DBO）是一种模仿蜣螂觅食和移动行为的智能优化算法。DBO的基本原理包括：

蜣螂行为模拟：
- 觅食行为：蜣螂在寻找食物的过程中表现出的一些行为被模拟，用于指导优化过程。蜣螂通过在地面滚动粪球来寻找食物，这种行为被用来设计搜索策略。
- 滚动行为：蜣螂通过滚动粪球在搜索空间中移动，从而探索和利用不同的解区域。
算法步骤：
- 初始化：随机生成一组初始解（即蜣螂个体）在解空间中。
- 适应度评估：计算每个解的适应度，通常通过目标函数进行评估。
- 位置更新：根据蜣螂的觅食行为和滚动行为更新解的位置，逐步接近最优解。
- 选择与迭代：选择适应度较好的解作为新的搜索中心，并迭代更新解的位置，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或收敛）。

LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）模型原理

最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种用于分类和回归的支持向量机的变体。LSSVM的关键特点是将标准的支持向量机（SVM）中的二次规划问题转化为线性方程组，从而简化计算。其主要原理包括：

模型构建：
- 目标函数：LSSVM通过最小化以下目标函数来训练模型：
  [
  \min_{w, b, \xi} \frac{1}{2}w^T w + \frac{\gamma}{2} \sum_{i=1}^N \xi_i^2
  ]
  其中，(w)是权重向量，(b)是偏置项，(\xi_i)是误差，(\gamma)是正则化参数。
- 约束条件：模型通过线性约束条件将数据点的标签和模型预测值匹配。
求解过程：
- 构造线性方程组：将目标函数和约束条件转化为线性方程组，方便求解。
- 模型训练：通过求解线性方程组来得到最优的模型参数（即权重和偏置）。

DBO-LSSVM模型的集成流程

初始化DBO：
- 生成初始解：在超参数空间中随机生成一组初始解，代表LSSVM模型的初始超参数设置（如正则化参数(\gamma)和核函数参数等）。
评估LSSVM性能：
- 训练LSSVM模型：使用当前超参数设置训练LSSVM模型。
- 性能评估：在验证集上评估LSSVM模型的性能，如分类准确率或其他性能指标。
DBO优化：
- 位置更新：根据DBO的更新机制调整超参数设置，优化LSSVM模型的性能。
- 适应度评估：计算更新后的超参数设置下的LSSVM模型性能，并将其作为适应度评价标准。
迭代优化：
- 迭代过程：继续使用DBO算法进行超参数调整和优化。每次迭代都训练新的LSSVM模型，并评估其性能。
- 终止条件：当满足终止条件（如达到最大迭代次数或性能改进不再显著）时，停止优化过程。
最终模型训练：
- 训练最终模型：使用优化后的超参数设置重新训练LSSVM模型，得到最终的分类预测模型。
- 预测与应用：用最终模型对新数据进行分类预测，应用于实际任务中。

总结

DBO-LSSVM模型通过结合蜣螂优化算法（DBO）和最小二乘支持向量机（LSSVM），实现了高效的分类预测。DBO用于优化LSSVM的超参数设置，从而提升分类性能。整个过程包括初始化DBO、训练和评估LSSVM模型、DBO优化超参数、迭代优化过程和最终模型训练。通过这种方法，可以充分发挥DBO算法在超参数优化中的优势，同时利用LSSVM的强大分类能力。

二、实验结果

DBO-LSSVM分类结果
在这里插入图片描述
LSSVM分类结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出

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