【RVM预测】基于海鸥算法优化相关向量机RVM实现数据回归预测

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matlab科研助手 2022-03-10 21:12:17 博主文章分类：预测模型 ©著作权

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1 简介

摘要：

为提高径流预测精度,提出了基于海鸥优化算法(SOA)的相关向量机(RVM)径流预测模型(SOA-RVM).选取4个标准测试函数对SOA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维处理,利用SOA优化RVM核宽度因子和超参数,建立SOA-RVM径流预测模型,利用云南省龙潭站年径流及枯水期1～3月月径流预测对SOA-RVM模型进行验证,并将预测结果与RVM,SOA-SVM,SVM,SOA-BP,BP模型进行比较.结果表明,SOA在不同维度条件下仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力;SOA-RVM模型对实例年径流和1～3月月径流预测的平均相对误差分别为 1.77%,4.46%,5.40%,4.03%,预测精度优于 RVM,SOA-SVM,SVM,SOA-BP,BP模型.可见SOA-RVM模型具有更好的预测精度,可用于径流预测研究.

2 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