"Máquina de vectores de soporte optimizada basada en el algoritmo Wind Drive para realizar la implementación del código de predicción de regresión de datos de flujo de tráfico"
Este artículo presentará cómo usar el algoritmo de la máquina de vectores de soporte para predecir la regresión de datos del flujo de tráfico y usar el algoritmo impulsado por el viento para optimizar y mejorar la precisión de la predicción. El código de MATLAB necesario para la implementación se incluye en el artículo.
- Introducción a las máquinas de vectores de soporte (SVM)
SVM es un poderoso algoritmo de aprendizaje automático para tareas de clasificación y regresión. La idea básica es mapear los datos en un espacio de alta dimensión, lo que facilita la separación o el ajuste de los datos en ese espacio. SVM presenta una función kernel, que puede mapear datos en un espacio de características de alta dimensión para lograr una clasificación no lineal.
- Modelo de predicción de regresión LSSVM
Least Squares Support Vector Machines (LSSVM) es un algoritmo de regresión basado en SVM que optimiza el modelo SVM resolviendo el problema de los mínimos cuadrados. LSSVM tiene una velocidad de entrenamiento más rápida, puede manejar datos a gran escala y puede manejar mejor los datos ruidosos.
- Algoritmo de impulso del viento
El algoritmo impulsado por el viento es un algoritmo adaptativo basado en el sistema de energía eólica, que tiene una fuerte capacidad de búsqueda global y una rápida convergencia. En el modelo de predicción de regresión LSSVM, la optimización del algoritmo impulsado por el viento puede mejorar efectivamente la precisión de la predicción.
- Implementación de código de predicción de regresión de datos de flujo de tráfico
Los siguientes son los pasos de la implementación del código MATLAB:
(1) Cargue el conjunto de datos
load traffic_flow.csv
(2) Preprocesamiento de datos
[train_data,test_data,train_label,test_label]=Data_Preprocess(traffic_flow,10);
(3) Modelo de formación
[alpha,beta