网站群建设意见征集,网页开发背景怎么写,惠州市跨境电子商务网站开发,Wordpress 分表分库回归预测 | Matlab实现CPO-LSSVM【24年新算法】冠豪猪优化最小二乘支持向量机多变量回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现CPO-LSSVM【24年新算法】冠豪猪优化最小二乘支持向量机多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现CPO-LSSVM【24年…回归预测 | Matlab实现CPO-LSSVM【24年新算法】冠豪猪优化最小二乘支持向量机多变量回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现CPO-LSSVM【24年新算法】冠豪猪优化最小二乘支持向量机多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现CPO-LSSVM【24年新算法】冠豪猪优化最小二乘支持向量机多变量回归预测完整源码和数据 2.运行环境为Matlab2021b 3.excel数据集输入多个特征输出单个变量多变量回归预测预测main.m为主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹 4.命令窗口输出R2、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指标评价 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。 程序设计 完整源码和数据获取方式私信博主回复Matlab实现CPO-LSSVM【24年新算法】冠豪猪优化最小二乘支持向量机多变量回归预测。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 导入数据
res xlsread(data.xlsx,sheet1,A2:H104);%% 数据分析
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim 1; % 最后一列为输出
num_samples size(res, 1); % 样本个数
res res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集不希望打乱时注释该行
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);f_ size(P_train, 1); % 输入特征维度%% 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);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
