【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
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/) %%%=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_iterationsfor i=1:size(Positions,1)Flag4Upper_bound=Positions(i,:)>Upper_bound;Flag4Lower_bound=Positions(i,:)<Lower_bound;:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4Upper_bound+Flag4Lower_bound)))+Upper_bound.*Flag4Upper_bound+Lower_bound.*Flag4Lower_bound;fitness=objective(Positions(i,:));if fitness<ScoreScore=fitness;Position=Positions(i,:);endendFc=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);=X1;endendl=l+1;=Score;end
3 仿真结果
4 参考文献
[1]胡顺强, 崔东文. 基于海鸥优化算法的相关向量机模型在径流预测中的应用[J]. 水电能源科学, 2021, 39(5):5.
