1 簡介

本文提出一種蝙蝠算法優化基于最小二乘支持向量機的數據預測方法。LSSVM 是一種新型機器學習算法，其在傳統支持向量機 SVM 基礎上，將二次規劃問題中的不等式約束改為等式約束，極大地方便了求解過程，克服了數據集粗糙、數據集波動性大等問題造成的異常回歸，能有效避免 BP 神經網絡等方法中出現的局部最優等問題。

算法流程如下：

步驟1,采集時間序列的樣本數據;

步驟2,建立基于蝙蝠算法優化參數的LSSVM數據預測模型;

步驟3,應用預測模型對訓練樣本進行預測,得到訓練樣本的相對誤差和預測值;步驟4,預測模型對訓練樣本的相對誤差進行預測,從而得到相對誤差的預測值;步驟5,對相對誤差的預測值進行校正,從而得到預測速率;解決了由于最小二乘支持向量機核函數參數和懲罰參數的經驗性賦值而導致的預測精度不足的問題.

2 部分代碼

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【预测模型】基于蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据预测matlab代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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