SVM预测基于蝗虫算法优化实现SVM数据分类matlab源码

Posted 2021-08-08 博主企鹅号1575304183

    一、神经网络-支持向量机

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ 2 算法部分 ​ ​ ​

 二、蝗虫算法

1.算法原理

 

 

2.算法流程

三、部分代码

%%% Designed and Developed by Dr. Gaurav Dhiman (http://dhimangaurav.com/) %%%


function[Score,Position,Convergence]=SOA(Search_Agents,Max_iterations,Lower_bound,Upper_bound,dimension,objective)

Position=zeros(1,dimension);
Score=inf; 

Positions=init(Search_Agents,dimension,Upper_bound,Lower_bound);

Convergence=zeros(1,Max_iterations);

l=0;

while l<Max_iterations
    for i=1:size(Positions,1)  
        
        Flag4Upper_bound=Positions(i,:)>Upper_bound;
        Flag4Lower_bound=Positions(i,:)<Lower_bound;
        Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4Upper_bound+Flag4Lower_bound)))+Upper_bound.*Flag4Upper_bound+Lower_bound.*Flag4Lower_bound;               
        
        fitness=objective(Positions(i,:));
        
        if fitness<Score 
            Score=fitness; 
            Position=Positions(i,:);
        end
        

    end
    
    
    Fc=2-l*((2)/Max_iterations); 
    
    for i=1:size(Positions,1)
        for j=1:size(Positions,2)     
                       
            r1=rand(); 
            r2=rand(); 
            
            A1=2*Fc*r1-Fc; 
            C1=2*r2; 
            b=1;             
            ll=(Fc-1)*rand()+1;  
       
            D_alphs=Fc*Positions(i,j)+A1*((Position(j)-Positions(i,j)));                   
            X1=D_alphs*exp(b.*ll).*cos(ll.*2*pi)+Position(j);
            Positions(i,j)=X1;
            
        end
    end
    l=l+1;    
    Convergence(l)=Score;
end

四、仿真结果

 

 

 

五、参考文献及代码私信博主