分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】
分类效果
基本描述
1.HPO-GRU【23年新算法】基于猎食者优化算法优化门控循环单元的数据分类预测 可直接运行 Maltab语言（完整源码和数据)
2.多输入分类预测，利用猎食者优化算法HPO优化GRU的三个参数，分别为学习率、隐藏层节点、正则化系数，避免人工选取参数的盲目。程序包括迭代曲线图 混淆矩阵图 预测结果图 效果如图所示 代码质量极高～
3.猎食者优化算法是2022年新出的优化算法，通过模拟动物猎食的过程进行寻优，具有收敛速度快、寻优能力强等优点，适合作为创新～
4.直接替换Excel数据即可用 适合新手小白～
5.附赠测试数据 直接运行main即可一键出图
程序设计
- 完整程序和数据私信博主回复Matlab实现HPO-GRU【23年新算法】基于猎食者优化算法优化门控循环单元的数据分类预测。
%% 参数设置
% 定义优化参数的个数，在该场景中，优化参数的个数dim为2 。
% 定义优化参数的上下限，如c的范围是[0.01, 1]， g的范围是[2^-5, 2^5]，那么参数的下限lb=[0.01, 2^-5]；参数的上限ub=[1, 2^5]。
%目标函数
fun = @getObjValue;
% 优化参数的个数 (c、g)
dim = 2;
% 优化参数的取值下限
lb = [10^-1, 1];
ub = [10^2, 2^8];
%% 参数设置
pop =6; %种群数量
maxgen=100;%最大迭代次数
%% 优化(这里主要调用函数)
c = Best_pos(1, 1);
g = Best_pos(1, 2);
toc
% 用优化得到c,g训练和测试
cmd = ['-s 0 -t 2 ', '-c ', num2str(c), ' -g ', num2str(g), ' -q'];
model = libsvmtrain(T_train, P_train, cmd);
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/134843675
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229