江苏广兴建设集团网站,中国电商排名,...东莞网站公司,wordpress 验证码多输入多输出 | MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出 目录 多输入多输出 | MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向…多输入多输出 | MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出 目录 多输入多输出 | MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料   预测效果 基本介绍 MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出 1.data为数据集10个输入特征3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2可在下载区获取数据和程序内容。 程序设计 
完整程序和数据下载方式私信博主回复MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出。 
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%%  参数初始化
c1       4.494;       % 学习因子
c2       4.494;       % 学习因子
maxgen     50;        % 种群更新次数  
sizepop     5;        % 种群规模
Vmax      1.0;        % 最大速度
Vmin     -1.0;        % 最小速度
popmax    1.0;        % 最大边界
popmin   -1.0;        % 最小边界
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
for i  1 : sizepoppop(i, :)  rands(1, numsum);  % 初始化种群V(i, :)  rands(1, numsum);    % 初始化速度fitness(i)  fun(pop(i, :), hiddennum, net, p_train, t_train);
end
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  个体极值和群体极值
[fitnesszbest, bestindex]  min(fitness);
zbest  pop(bestindex, :);     % 全局最佳
gbest  pop;                   % 个体最佳
fitnessgbest  fitness;        % 个体最佳适应度值
BestFit  fitnesszbest;        % 全局最佳适应度值
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  迭代寻优
for i  1 : maxgenfor j  1 : sizepop% 速度更新V(j, :)  V(j, :)  c1 * rand * (gbest(j, :) - pop(j, :))  c2 * rand * (zbest - pop(j, :));V(j, (V(j, :)  Vmax))  Vmax;V(j, (V(j, :)  Vmin))  Vmin;% 种群更新pop(j, :)  pop(j, :)  0.2 * V(j, :);pop(j, (pop(j, :)  popmax))  popmax;pop(j, (pop(j, :)  popmin))  popmin;% 适应度值fitness(j)  fun(pop(j, :), hiddennum, net, p_train, t_train);endfor j  1 : sizepop% 个体最优更新if fitness(j)  fitnessgbest(j)gbest(j, :)  pop(j, :);fitnessgbest(j)  fitness(j);endendBestFit  [BestFit, fitnesszbest];    
end 
往期精彩 MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入多输出预测 MATLAB实现BP神经网络多输入多输出预测 MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测 参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/116377961 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127894261