公司建设网站策划书,汽车可以做哪些广告视频网站,平面设计要素,学校网站模版回归预测|基于雪消融优化相关向量机的数据回归预测Matlab程序SAO-RVM 多特征输入单输出 SAO-RVM 文章目录 前言回归预测|基于雪消融优化相关向量机的数据回归预测Matlab程序SAO-RVM 多特征输入单输出 SAO-RVM 一、SAO-RVM模型1. 基本模型原理2. 贝叶斯框架3. 模型优化流程4. 总… 回归预测|基于雪消融优化相关向量机的数据回归预测Matlab程序SAO-RVM 多特征输入单输出 SAO-RVM 文章目录 前言回归预测|基于雪消融优化相关向量机的数据回归预测Matlab程序SAO-RVM 多特征输入单输出 SAO-RVM 一、SAO-RVM模型1. 基本模型原理2. 贝叶斯框架3. 模型优化流程4. 总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 前言
回归预测|基于雪消融优化相关向量机的数据回归预测Matlab程序SAO-RVM 多特征输入单输出 SAO-RVM
一、SAO-RVM模型
稀疏向量机Relevance Vector Machine, RVM 是一种用于回归和分类任务的机器学习模型它基于贝叶斯理论与稀疏建模方法。RVM 与支持向量机SVM类似但在模型稀疏性和概率解释上有所不同。以下是 RVM 的详细模型原理和流程尤其是涉及到雪消融即消融不同特征的优化
1. 基本模型原理 2. 贝叶斯框架 3. 模型优化流程 特征映射 选择或构造特征映射函数。常见的选择包括多项式核函数或高斯径向基函数RBF。 先验分布的设定 为权重向量 设定先验分布。通常采用一个高斯分布并通过对角矩阵 的元素来调整每个特征的稀疏性。 后验推断 使用贝叶斯推断来估计权重的后验分布。这通常涉及到优化以下目标函数 优化算法 使用变分推断或期望最大化EM算法来优化后验分布。这涉及到更新的对角元素以便更好地逼近真实的后验分布。 雪消融优化SAO 雪消融SAO是一种智能优化算法 用于优化RVM中的模型超参数。 模型评估 评估模型的性能通常使用交叉验证方法来确定模型的泛化能力。可以使用均方误差MSE、准确率或其他性能指标来衡量模型的效果。
4. 总结
RVM 通过引入贝叶斯推断和稀疏先验能够在保留预测能力的同时减少模型的复杂度。通过优化过程和特征消融可以有效地选择对模型性能最重要的特征从而提高模型的性能和解释能力。
二、实验结果 三、核心代码 %% 导入数据
res xlsread(数据集.xlsx);%% 数据分析
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim 1; % 最后一列为输出
num_samples size(res, 1); % 样本个数
res res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集不希望打乱时注释该行
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
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 T_train;
t_test T_test;%% 转置以适应模型
p_train p_train; p_test p_test;
t_train t_train; t_test t_test;
四、代码获取
私信即可
五、总结
包括但不限于 优化BP神经网络深度神经网络DNN极限学习机ELM鲁棒极限学习机RELM核极限学习机KELM混合核极限学习机HKELM支持向量机SVR相关向量机RVM最小二乘回归PLS最小二乘支持向量机LSSVMLightGBMXgboostRBF径向基神经网络概率神经网络PNNGRNNElman随机森林RF卷积神经网络CNN长短期记忆网络LSTMBiLSTMGRUBiGRUTCNBiTCNCNN-LSTMTCN-LSTMBiTCN-BiGRULSTM–AttentionVMD–LSTMPCA–BP等等
用于数据的分类时序回归预测。 多特征输入单输出多输出
