回归预测 | MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)
回归预测 | MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)
目录
- 回归预测 | MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)
- 效果一览
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
效果一览



基本介绍
回归预测 | MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图),输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测;
多指标评价,代码质量极高;excel数据,方便替换,运行环境2018及以上。
程序设计
- 完整源码和数据获取方式:私信回复MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)。
%% 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');%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(103);P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';
T_train = res(temp(1: 80), 8)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(81: end), 1: 7)';
T_test = res(temp(81: end), 8)';
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 仿真测试
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test);%% 数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%% 均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%% 相关指标计算
% 决定系数 R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;disp(['训练集数据的R2为:', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为:', num2str(R2)])% 平均绝对误差 MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp(['训练集数据的MAE为:', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为:', num2str(mae2)])% 平均相对误差 MBE
mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;disp(['训练集数据的MBE为:', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为:', num2str(mbe2)])
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
相关文章:
回归预测 | MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)
回归预测 | MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图) 目录 回归预测 | MATLAB实现BO-SVM贝叶斯优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)效果一览基本介绍程序设计…...
GAN!生成对抗网络GAN全维度介绍与实战
目录 一、引言1.1 生成对抗网络简介1.2 应用领域概览1.3 GAN的重要性 二、理论基础2.1 生成对抗网络的工作原理2.1.1 生成器生成过程 2.1.2 判别器判别过程 2.1.3 训练过程训练代码示例 2.1.4 平衡与收敛 2.2 数学背景2.2.1 损失函数生成器损失判别器损失 2.2.2 优化方法优化代…...
自动驾驶仿真:基于Carsim开发的加速度请求模型
文章目录 前言一、加速度输出变量问题澄清二、配置Carsim动力学模型三、配置Carsim驾驶员模型四、添加VS Command代码五、Run Control联合仿真六、加速度模型效果验证 前言 1、自动驾驶行业中,算法端对于纵向控制的功能预留接口基本都是加速度,我们需要…...
.netcore grpc客户端工厂及依赖注入使用
一、客户端工厂概述 gRPC 与 HttpClientFactory 的集成提供了一种创建 gRPC 客户端的集中方式。可以通过依赖包Grpc.Net.ClientFactory中的AddGrpcClient进行gRPC客户端依赖注入AddGrpcClient函数提供了许多配置项用于处理一些其他事项;例如AOP、重试策略等 二、案…...
C语言入门_Day7 逻辑运算
目录: 前言 1.逻辑运算 2.优先级 3.易错点 4.思维导图 前言 算术运算用来进行数据的计算和处理;比较运算是用来比较不同的数据,进而来决定下一步怎么做;除此以外还有一种运算叫做逻辑运算,它的应用场景也是用来影…...
什么是Eureka?以及Eureka注册服务的搭建
导包 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation"http://maven.apache.org/POM/4.0.0 htt…...
Docker安装并配置镜像加速器,镜像、容器的基本操作
目录 1.安装docker服务,配置镜像加速器 (1)安装依赖的软件包 (2)设置yum源,我配置的阿里仓库 (3)选择一个版本安装 (4)启动docker服务,并设置…...
前端 -- 基础 网页、HTML、 WEB标准 扫盲详解
什么是网页 : 网页是构成网站的基本元素,它通常由 图片、链接、文字、声音、视频等元素组成。 通常我们看到的网页 ,常见以 .html 或 .htm 后缀结尾的文件, 因此俗称 HTML 文件 什么是 HTML : HTML 指的是 超文本标记语言,…...
分布式锁实现方式
分布式锁 1 分布式锁介绍 1.1 什么是分布式 一个大型的系统往往被分为几个子系统来做,一个子系统可以部署在一台机器的多个 JVM(java虚拟机) 上,也可以部署在多台机器上。但是每一个系统不是独立的,不是完全独立的。需要相互通信ÿ…...
C语言小练习(一)
🌞 “人生是用来体验的,不是用来绎示完美的,接受迟钝和平庸,允许出错,允许自己偶尔断电,带着遗憾,拼命绽放,这是与自己达成和解的唯一办法。放下焦虑,和不完美的自己和解…...
Flask-flask系统运行后台轮询线程
对于有些flask系统,后台需要启动轮询线程,执行特定的任务,以下是一个简单的例子。 globals/daemon.py import threading from app.executor.ops_service import find_and_run_ops_task_todo_in_redisdef context_run_func(app, func):with …...
jsp本质-servlet
jsp本质-servlet 一、jsp文件 <% page language"java" contentType"text/html; charsetUTF-8" pageEncoding"UTF-8"%> <!DOCTYPE html> <html> <head><meta charset"UTF-8"><title>JSP Example…...
回归预测 | MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)
回归预测 | MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图) 目录 回归预测 | MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)效果一览基…...
科技资讯|苹果Vision Pro新专利曝光:可调节液态透镜
苹果公司近日申请了名为“带液态镜头的电子设备”,概述了未来可能的头显设计。头显设备中的透镜采用可调节的液态透镜,每个透镜可以具有填充有液体的透镜腔,透镜室可以具有形成光学透镜表面的刚性和 / 或柔性壁。 包括苹果自家的 Vision Pr…...
神经网络基础-神经网络补充概念-38-归一化输入
概念 归一化输入是一种常见的数据预处理技术,旨在将不同特征的取值范围映射到相似的尺度,从而帮助优化机器学习模型的训练过程。归一化可以提高模型的收敛速度、稳定性和泛化能力,减少模型受到不同特征尺度影响的情况。 常见的归一化方法 …...
【Redis】什么是缓存雪崩,如何预防缓存雪崩?
【Redis】什么是缓存雪崩,如何预防缓存雪崩? 如果缓存集中在一段时间内失效,也就是通常所说的热点数据集中失效 (一般都会给缓存设定一个失效时间,过了失效时间后,该数据库会被缓存直接删除,从…...
[国产MCU]-W801开发实例-开发环境搭建
W801开发环境搭建 文章目录 W801开发环境搭建1、W801芯片介绍2、W801芯片特性3、W801芯片结构4、开发环境搭建1、W801芯片介绍 W801芯片是联盛德微电子推出的一款高性价比物联网芯片。 W801 芯片是一款安全 IoT Wi-Fi/蓝牙 双模 SoC芯片。芯片提供丰富的数字功能接口。支持2.…...
区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测
区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测 目录 区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测。基于分位…...
改善神经网络——优化算法(mini-batch、动量梯度下降法、Adam优化算法)
改善神经网络——优化算法 梯度下降Mini-batch 梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)指数加权平均包含动量的梯度下降RMSprop算法Adam算法 优化算法可以使神经网络运行的更快,机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程,伴随着大量…...
大数据面试题:Spark的任务执行流程
面试题来源: 《大数据面试题 V4.0》 大数据面试题V3.0,523道题,679页,46w字 可回答:1)Spark的工作流程?2)Spark的调度流程;3)Spark的任务调度原理…...
(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)
题目:3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 :哈希,时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况,哈希表这里用数组即可实现。 C版本: class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…...
深入浅出Asp.Net Core MVC应用开发系列-AspNetCore中的日志记录
ASP.NET Core 是一个跨平台的开源框架,用于在 Windows、macOS 或 Linux 上生成基于云的新式 Web 应用。 ASP.NET Core 中的日志记录 .NET 通过 ILogger API 支持高性能结构化日志记录,以帮助监视应用程序行为和诊断问题。 可以通过配置不同的记录提供程…...
使用VSCode开发Django指南
使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架,专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用,其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...
超短脉冲激光自聚焦效应
前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应,这是一种非线性光学现象,主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场,对材料产生非线性响应,可能…...
蓝牙 BLE 扫描面试题大全(2):进阶面试题与实战演练
前文覆盖了 BLE 扫描的基础概念与经典问题蓝牙 BLE 扫描面试题大全(1):从基础到实战的深度解析-CSDN博客,但实际面试中,企业更关注候选人对复杂场景的应对能力(如多设备并发扫描、低功耗与高发现率的平衡)和前沿技术的…...
【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】
现在的图标点选越来越多,如何一步解决,采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集(每个目录代表一个类别,目录下是该类别的所有图片),你需要进行以下配置步骤&#x…...
令牌桶 滑动窗口->限流 分布式信号量->限并发的原理 lua脚本分析介绍
文章目录 前言限流限制并发的实际理解限流令牌桶代码实现结果分析令牌桶lua的模拟实现原理总结: 滑动窗口代码实现结果分析lua脚本原理解析 限并发分布式信号量代码实现结果分析lua脚本实现原理 双注解去实现限流 并发结果分析: 实际业务去理解体会统一注…...
全面解析各类VPN技术:GRE、IPsec、L2TP、SSL与MPLS VPN对比
目录 引言 VPN技术概述 GRE VPN 3.1 GRE封装结构 3.2 GRE的应用场景 GRE over IPsec 4.1 GRE over IPsec封装结构 4.2 为什么使用GRE over IPsec? IPsec VPN 5.1 IPsec传输模式(Transport Mode) 5.2 IPsec隧道模式(Tunne…...
C++八股 —— 单例模式
文章目录 1. 基本概念2. 设计要点3. 实现方式4. 详解懒汉模式 1. 基本概念 线程安全(Thread Safety) 线程安全是指在多线程环境下,某个函数、类或代码片段能够被多个线程同时调用时,仍能保证数据的一致性和逻辑的正确性…...
分布式增量爬虫实现方案
之前我们在讨论的是分布式爬虫如何实现增量爬取。增量爬虫的目标是只爬取新产生或发生变化的页面,避免重复抓取,以节省资源和时间。 在分布式环境下,增量爬虫的实现需要考虑多个爬虫节点之间的协调和去重。 另一种思路:将增量判…...
