宜昌最权威网站建设公司,主题设置wordpress,深圳企业主页制作,做网站赚钱什么类型多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比 目录 多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比预测效果基本介绍程序设计学习总结参考资料 预测效果 基本介绍 多维时序 …多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比 目录 多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比预测效果基本介绍程序设计学习总结参考资料 预测效果 基本介绍 多维时序 | MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比。 1.MATLAB实现基于VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM、LSSVM的多变量时间序列预测对比 2.运行环境为Matlab2018b 3.输入多个特征输出单个变量多变量时间序列预测 4.data为数据集,所有文件放在一个文件夹 5.命令窗口输出RMSE、MAE、MAPE多指标评价 程序设计
完整程序和数据获取方式1私信博主完整程序和数据获取方式2同等价值程序兑换
clc;clear;close all;format compact
addpath(genpath(LSSVMlabv1_8));
unction [bestX,Convergence_curve]ssa_lssvm(typeID,Kernel_type,inputn_train,label_train,inputn_test,label_test)
%% 麻雀优化
pop10; % 麻雀数
M10; % Maximum numbef of iterations
c1;
d10000;
dim2;P_percent 0.2; % The population size of producers accounts for P_percent percent of the total population size
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
pNum round( pop * P_percent ); % The population size of the producers
lb c.*ones( 1,dim ); % Lower limit/bounds/ a vector
ub d.*ones( 1,dim ); % Upper limit/bounds/ a vector
%Initialization
for i 1 : popx( i, : ) lb (ub - lb) .* rand( 1, dim );fit( i )fitness(x(i,:),inputn_train,label_train,inputn_test,label_test,typeID,Kernel_type);
end
pFit fit;
pX x; % The individuals best position corresponding to the pFit
[ fMin, bestI ] min( fit ); % fMin denotes the global optimum fitness value
bestX x( bestI, : ); % bestX denotes the global optimum position corresponding to fMinfor t 1 : M[ ans, sortIndex ] sort( pFit );% Sort.[fmax,B]max( pFit );worse x(B,:);r2rand(1);%%%%%%%%%%%%%5%%%%%%这一部位为发现者探索者的位置更新%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%if(r20.8)%预警值较小说明没有捕食者出现for i 1 : pNum %r2小于0.8的发现者的改变1-20 % Equation (3)r1rand(1);x( sortIndex( i ), : ) pX( sortIndex( i ), : )*exp(-(i)/(r1*M));%对自变量做一个随机变换x( sortIndex( i ), : ) Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );%对超过边界的变量进行去除fit( sortIndex( i ) )fitness(x(sortIndex( i ),:),inputn_train,label_train,inputn_test,label_test,typeID,Kernel_type); endelse %预警值较大说明有捕食者出现威胁到了种群的安全需要去其它地方觅食for i 1 : pNum %r2大于0.8的发现者的改变x( sortIndex( i ), : ) pX( sortIndex( i ), : )randn(1)*ones(1,dim);x( sortIndex( i ), : ) Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );fit( sortIndex( i ) )fitness(x(sortIndex( i ),:),inputn_train,label_train,inputn_test,label_test,typeID,Kernel_type); endend[ fMMin, bestII ] min( fit );bestXX x( bestII, : );%%%%%%%%%%%%%5%%%%%%这一部位为加入者追随者的位置更新%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%for i ( pNum 1 ) : pop %剩下20-100的个体的变换 % Equation (4) Afloor(rand(1,dim)*2)*2-1;if( i(pop/2))%这个代表这部分麻雀处于十分饥饿的状态因为它们的能量很低也是是适应度值很差需要到其它地方觅食x( sortIndex(i ), : )randn(1)*exp((worse-pX( sortIndex( i ), : ))/(i)^2);else%这一部分追随者是围绕最好的发现者周围进行觅食其间也有可能发生食物的争夺使其自己变成生产者x( sortIndex( i ), : )bestXX(abs(( pX( sortIndex( i ), : )-bestXX)))*(A*(A*A)^(-1))*ones(1,dim);endx( sortIndex( i ), : ) Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );%判断边界是否超出fit( sortIndex( i ) )fitness(x(sortIndex( i ),:),inputn_train,label_train,inputn_test,label_test,typeID,Kernel_type); end%%%%%%%%%%%%%5%%%%%%这一部位为意识到危险注意这里只是意识到了危险不代表出现了真正的捕食者的麻雀的位置更新%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%crandperm(numel(sortIndex));%%%%%%%%%这个的作用是在种群中随机产生其位置也就是这部分的麻雀位置一开始是随机的意识到危险了要进行位置移动%处于种群外围的麻雀向安全区域靠拢处在种群中心的麻雀则随机行走以靠近别的麻雀bsortIndex(c(1:10));for j 1 : length(b) % Equation (5)if( pFit( sortIndex( b(j) ) )(fMin) ) %处于种群外围的麻雀的位置改变x( sortIndex( b(j) ), : )bestX(randn(1,dim)).*(abs(( pX( sortIndex( b(j) ), : ) -bestX)));else %处于种群中心的麻雀的位置改变x( sortIndex( b(j) ), : ) pX( sortIndex( b(j) ), : )(2*rand(1)-1)*(abs(pX( sortIndex( b(j) ), : )-worse))/ ( pFit( sortIndex( b(j) ) )-fmax1e-50);endx( sortIndex(b(j) ), : ) Bounds( x( sortIndex(b(j) ), : ), lb, ub );fit( sortIndex( b(j) ) )fitness(x(sortIndex(b(j) ),:),inputn_train,label_train,inputn_test,label_test,typeID,Kernel_type); endfor i 1 : popif ( fit( i ) pFit( i ) )pFit( i ) fit( i );pX( i, : ) x( i, : );endif( pFit( i ) fMin )fMin pFit( i );bestX pX( i, : );endendConvergence_curve(t,:)[fMin mean(pFit)];
end学习总结
一些基本的思路和步骤来实现多变量时间序列预测。 VMD-SSA-LSSVM、SSA-LSSVM、VMD-LSSVM是一些用于多变量时间序列预测的方法它们都涉及到信号分解和机器学习技术。下面是对这些方法的简要介绍 VMD-SSA-LSSVM这是一种基于变分模态分解VMD和麻雀算法优化SSA的支持向量机SVM模型。VMD是一种信号分解方法可以将信号分解成多个振荡模态并且每个模态具有不同的频率和振幅。SSA是一种智能优化算法的方法可以将信号分解成多个本征模态。VMD-SSA-LSSVM将VMD和SSA结合起来用于多变量时间序列的降维和智能优化并且利用LSSVM进行预测。 SSA-LSSVM这是一种基于麻雀算法和支持向量机的模型。它使用SSA智能寻参然后使用LSSVM进行预测。相比于传统的LSSVM模型SSA-LSSVM可以提高预测的准确性和稳定性。 VMD-LSSVM这是一种基于变分模态分解和支持向量机的模型。它使用VMD将多变量时间序列分解成多个振荡模态并且将每个模态作为输入特征向量然后使用LSSVM进行预测。VMD-LSSVM可以提高预测的准确性和鲁棒性特别是对于非平稳和非线性的多变量时间序列。 以上是一个基本的多变量时间序列预测的实现步骤和思路具体的实现细节需要根据数据和模型的具体情况进行调整。
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11799242.html?spm1001.2014.3001.5482 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124571691
