多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测

本文主要是介绍多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测

目录

    • 多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

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基本介绍

1.Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测(完整源码和数据)
2.SSA选择最佳的SVM核函数参数c和g;
3.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;程序内注释详细,excel数据,直接替换数据就可以用。
4.程序语言为matlab,程序可出预测效果图,迭代优化图,相关分析图,运行环境matlab2020b及以上。评价指标包括:R2、RPD、MSE、RMSE、MAE、MAPE等。
5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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程序设计

  • 完整程序和数据下载私信博主回复Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测

%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1, :), 1, kim * or_dim), result(i + kim + zim - 1, :)];
end%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';%%  参数设置
fun = @getObjValue;    % 目标函数
dim = 2;               % 优化参数个数
lb  = [0.1, 0.1];      % 优化参数目标下限
ub  = [ 800,  800];    % 优化参数目标上限
pop = 20;              % 种群数量
Max_iteration = 30;    % 最大迭代次数   %%  优化算法
[Best_score,Best_pos, curve] = SSA(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun); %%  获取最优参数
bestc = Best_pos(1, 1);  
bestg = Best_pos(1, 2); 

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502

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