«Оптимизированная машина опорных векторов на основе алгоритма Wind Drive для реализации кода прогнозирования регрессии данных о транспортных потоках»
В этой статье будет рассказано, как использовать алгоритм машины опорных векторов для прогнозирования регрессии данных о транспортном потоке, а также использовать алгоритм, управляемый ветром, для оптимизации и повышения точности прогнозирования. Необходимый для реализации код MATLAB включен в статью.
- Введение в машины опорных векторов (SVM)
SVM — это мощный алгоритм машинного обучения для задач классификации и регрессии. Основная идея состоит в том, чтобы отобразить данные в многомерное пространство, упрощая разделение или размещение данных в этом пространстве. SVM представляет функцию ядра, которая может отображать данные в многомерное пространство признаков для достижения нелинейной классификации.
- Модель прогнозирования регрессии LSSVM
Метод опорных векторов наименьших квадратов (LSSVM) — это алгоритм регрессии на основе SVM, который оптимизирует модель SVM, решая задачу наименьших квадратов. LSSVM имеет более высокую скорость обучения, может обрабатывать крупномасштабные данные и лучше обрабатывать зашумленные данные.
- Алгоритм ветряного привода
Алгоритм, управляемый ветром, представляет собой адаптивный алгоритм, основанный на ветроэнергетической системе, который обладает сильными возможностями глобального поиска и быстрой сходимостью. В модели прогнозирования регрессии LSSVM оптимизация ветрового алгоритма может эффективно повысить точность прогнозирования.
- Реализация кода прогнозирования регрессии данных о транспортном потоке
Ниже приведены шаги реализации кода MATLAB:
(1) Загрузите набор данных
load traffic_flow.csv
(2) Предварительная обработка данных
[train_data,test_data,train_label,test_label]=Data_Preprocess(traffic_flow,10);
(3) Модель обучения
[alpha,beta