CPO-LSSVM多输出回归【24年新算法】 基于冠豪猪优化算法(CPO)优化最小二乘向量机(LSSVM)的数据多输出回归预测Matlab代码可直接运行适合小白新手 冠豪猪优化器(Crested Porcupine OptimizerCPO)于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上。 新算法目前没人用抓紧写paper了非常适合作为创新使用需要的同学抓紧 CPO可以更换为海象,霜冰等23年算法 LSSSM可以更换为SVM,BP,ELM等模型 [VS][VS] 程序已经调试好仅需根据需要修改outdim值(输出个数)替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 注保证源程序运行最近在研究多输出回归问题发现了一个挺有意思的新算法——CPO-LSSVM。这个算法结合了冠豪猪优化算法CPO和最小二乘向量机LSSVM专门用来做多输出回归预测。CPO是2024年1月才发表的新算法目前还没多少人用所以如果你正在找创新点这个算法绝对是个不错的选择。什么是CPO-LSSVM简单来说CPO-LSSVM就是用CPO来优化LSSVM的参数从而提高多输出回归的预测精度。CPO是一种基于冠豪猪行为的优化算法听起来有点搞笑但效果还不错。LSSVM则是经典的回归模型通过最小二乘法来拟合数据。代码实现下面是一段Matlab代码展示了如何使用CPO-LSSVM进行多输出回归预测。代码已经调试好了直接运行就能出结果。% 加载数据 data xlsread(your_data.xlsx); X data(:, 1:end-outdim); % 输入特征 Y data(:, end-outdim1:end); % 输出目标 % 初始化CPO参数 cpo_params struct(pop_size, 30, max_iter, 100); lssvm_params struct(gamma, 1, sigma, 0.1); % 使用CPO优化LSSVM [best_gamma, best_sigma] cpo_optimize((params) lssvm_fitness(X, Y, params), cpo_params, lssvm_params); % 训练LSSVM模型 model lssvm_train(X, Y, best_gamma, best_sigma); % 预测 Y_pred lssvm_predict(model, X); % 评估指标 R2 calculate_R2(Y, Y_pred); MAE calculate_MAE(Y, Y_pred); RMSE calculate_RMSE(Y, Y_pred); % 输出结果 fprintf(R2: %.4f\n, R2); fprintf(MAE: %.4f\n, MAE); fprintf(RMSE: %.4f\n, RMSE);代码分析数据加载首先从Excel文件中读取数据X是输入特征Y是输出目标。outdim是输出的维度可以根据你的数据调整。CPO参数初始化cpoparams定义了CPO算法的参数比如种群大小和最大迭代次数。lssvmparams是LSSVM的初始参数。CPO优化cpooptimize函数使用CPO算法来优化LSSVM的参数gamma和sigma。lssvmfitness是目标函数用来评估LSSVM的性能。LSSVM训练与预测使用优化后的参数训练LSSVM模型并进行预测。评估指标计算R2、MAE和RMSE等评估指标输出结果。替换数据如果你想用自己的数据只需要把your_data.xlsx替换成你的数据文件然后调整outdim的值即可。代码的注释很清晰适合新手小白直接上手。评价指标代码中计算了R2、MAE和RMSE等评价指标这些指标可以帮助你全面评估模型的性能。R2越接近1模型拟合得越好MAE和RMSE越小预测误差越小。总结CPO-LSSVM是一个非常有潜力的新算法特别适合用来做多输出回归预测。代码已经调试好了直接运行就能出结果非常适合新手小白。如果你正在找创新点这个算法绝对值得一试。CPO-LSSVM多输出回归【24年新算法】 基于冠豪猪优化算法(CPO)优化最小二乘向量机(LSSVM)的数据多输出回归预测Matlab代码可直接运行适合小白新手 冠豪猪优化器(Crested Porcupine OptimizerCPO)于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上。 新算法目前没人用抓紧写paper了非常适合作为创新使用需要的同学抓紧 CPO可以更换为海象,霜冰等23年算法 LSSSM可以更换为SVM,BP,ELM等模型 [VS][VS] 程序已经调试好仅需根据需要修改outdim值(输出个数)替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 注保证源程序运行赶紧试试吧趁着还没多少人用抓紧写paper
CPO-LSSVM多输出回归新算法：基于冠豪猪优化算法的Matlab代码实现》**此标题符...
CPO-LSSVM多输出回归【24年新算法】 基于冠豪猪优化算法(CPO)优化最小二乘向量机(LSSVM)的数据多输出回归预测Matlab代码可直接运行适合小白新手 冠豪猪优化器(Crested Porcupine OptimizerCPO)于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上。 新算法目前没人用抓紧写paper了非常适合作为创新使用需要的同学抓紧 CPO可以更换为海象,霜冰等23年算法 LSSSM可以更换为SVM,BP,ELM等模型 [VS][VS] 程序已经调试好仅需根据需要修改outdim值(输出个数)替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 注保证源程序运行最近在研究多输出回归问题发现了一个挺有意思的新算法——CPO-LSSVM。这个算法结合了冠豪猪优化算法CPO和最小二乘向量机LSSVM专门用来做多输出回归预测。CPO是2024年1月才发表的新算法目前还没多少人用所以如果你正在找创新点这个算法绝对是个不错的选择。什么是CPO-LSSVM简单来说CPO-LSSVM就是用CPO来优化LSSVM的参数从而提高多输出回归的预测精度。CPO是一种基于冠豪猪行为的优化算法听起来有点搞笑但效果还不错。LSSVM则是经典的回归模型通过最小二乘法来拟合数据。代码实现下面是一段Matlab代码展示了如何使用CPO-LSSVM进行多输出回归预测。代码已经调试好了直接运行就能出结果。% 加载数据 data xlsread(your_data.xlsx); X data(:, 1:end-outdim); % 输入特征 Y data(:, end-outdim1:end); % 输出目标 % 初始化CPO参数 cpo_params struct(pop_size, 30, max_iter, 100); lssvm_params struct(gamma, 1, sigma, 0.1); % 使用CPO优化LSSVM [best_gamma, best_sigma] cpo_optimize((params) lssvm_fitness(X, Y, params), cpo_params, lssvm_params); % 训练LSSVM模型 model lssvm_train(X, Y, best_gamma, best_sigma); % 预测 Y_pred lssvm_predict(model, X); % 评估指标 R2 calculate_R2(Y, Y_pred); MAE calculate_MAE(Y, Y_pred); RMSE calculate_RMSE(Y, Y_pred); % 输出结果 fprintf(R2: %.4f\n, R2); fprintf(MAE: %.4f\n, MAE); fprintf(RMSE: %.4f\n, RMSE);代码分析数据加载首先从Excel文件中读取数据X是输入特征Y是输出目标。outdim是输出的维度可以根据你的数据调整。CPO参数初始化cpoparams定义了CPO算法的参数比如种群大小和最大迭代次数。lssvmparams是LSSVM的初始参数。CPO优化cpooptimize函数使用CPO算法来优化LSSVM的参数gamma和sigma。lssvmfitness是目标函数用来评估LSSVM的性能。LSSVM训练与预测使用优化后的参数训练LSSVM模型并进行预测。评估指标计算R2、MAE和RMSE等评估指标输出结果。替换数据如果你想用自己的数据只需要把your_data.xlsx替换成你的数据文件然后调整outdim的值即可。代码的注释很清晰适合新手小白直接上手。评价指标代码中计算了R2、MAE和RMSE等评价指标这些指标可以帮助你全面评估模型的性能。R2越接近1模型拟合得越好MAE和RMSE越小预测误差越小。总结CPO-LSSVM是一个非常有潜力的新算法特别适合用来做多输出回归预测。代码已经调试好了直接运行就能出结果非常适合新手小白。如果你正在找创新点这个算法绝对值得一试。CPO-LSSVM多输出回归【24年新算法】 基于冠豪猪优化算法(CPO)优化最小二乘向量机(LSSVM)的数据多输出回归预测Matlab代码可直接运行适合小白新手 冠豪猪优化器(Crested Porcupine OptimizerCPO)于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上。 新算法目前没人用抓紧写paper了非常适合作为创新使用需要的同学抓紧 CPO可以更换为海象,霜冰等23年算法 LSSSM可以更换为SVM,BP,ELM等模型 [VS][VS] 程序已经调试好仅需根据需要修改outdim值(输出个数)替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等图很多符合您的需要 3、代码中文注释清晰质量极高 4、测试数据集可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 注保证源程序运行赶紧试试吧趁着还没多少人用抓紧写paper
