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🔥 内容介绍

最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种常用的机器学习算法，用于数据回归和分类问题。它通过寻找最优超平面来进行数据的分类或回归预测。然而，LSSVM算法在处理大规模数据时可能会面临效率低下的问题。为了解决这一问题，研究者们提出了基于黏菌算法、鲸鱼算法和蝴蝶算法的优化方法，来改进LSSVM算法的性能。

黏菌算法是一种基于生物黏菌行为的启发式优化算法，它模拟了黏菌在环境中的生长和扩散过程。鲸鱼算法则是受到鲸鱼觅食行为的启发，通过模拟鲸鱼的觅食过程来寻找最优解。蝴蝶算法则是基于蝴蝶的飞行行为，通过模拟蝴蝶在搜索食物时的行为来进行优化。

将这些优化算法与LSSVM相结合，可以提高LSSVM算法的性能和效率。下面我们将介绍基于黏菌算法、鲸鱼算法和蝴蝶算法的优化最小二乘支持向量机（SMA+WOA+FOA-LSSVM）实现数据回归的算法流程。

首先，我们需要准备数据集，并对数据进行预处理。接下来，我们利用黏菌算法对LSSVM模型进行优化，寻找最优的超平面参数。黏菌算法通过模拟黏菌在环境中的生长和扩散过程，来寻找最优解。然后，我们利用鲸鱼算法来进一步优化LSSVM模型，寻找更加精确的参数。鲸鱼算法通过模拟鲸鱼的觅食行为，来进行全局搜索和局部优化。最后，我们利用蝴蝶算法来对LSSVM模型进行微调，以进一步提高模型的性能。

通过结合黏菌算法、鲸鱼算法和蝴蝶算法来优化LSSVM模型，我们可以获得更加精确和高效的数据回归预测结果。这种方法不仅可以提高LSSVM算法在大规模数据上的性能，还可以为其他机器学习算法的优化提供新的思路和方法。

总之，基于黏菌算法、鲸鱼算法和蝴蝶算法的优化最小二乘支持向量机（SMA+WOA+FOA-LSSVM）实现数据回归的算法流程，为解决大规模数据处理问题提供了新的思路和方法。希望这些优化算法能够为机器学习领域的研究和应用带来新的突破和进展。

📣 部分代码

%%  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('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
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 = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 聂敬云,李春青,李威威,等.关于遗传算法优化的最小二乘支持向量机在MBR仿真预测中的研究[J].软件, 2015(5):6.DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2015.05.009.

[2] 易智文.基于优化经验模态分解和最小二乘支持向量机的边坡位移预测[J].江西水利科技, 2023.

[3] 陈友鹏,陈璟华.基于鲸鱼优化参数的最小二乘支持向量机短期负荷预测方法[J].广东工业大学学报, 2020, 37(3):7.DOI:CNKI:SUN:GDGX.0.2020-03-013.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合