「交通流データ回帰予測コード実装を実現するWind Driveアルゴリズムに基づく最適化サポートベクターマシン」

この記事では、サポートベクターマシンアルゴリズムを使用して交通流のデータ回帰を予測し、風力駆動アルゴリズムを使用して予測精度を最適化および向上させる方法を紹介します。実装に必要な MATLAB コードはこの記事に含まれています。

SVM は、分類および回帰タスク用の強力な機械学習アルゴリズムです。基本的な考え方は、データを高次元空間にマッピングして、その空間でのデータの分離や適合を容易にすることです。SVM では、データを高次元の特徴空間にマッピングして非線形分類を実現できるカーネル関数が導入されています。

最小二乗サポートベクターマシン (LSSVM) は、最小二乗問題を解くことによって SVM モデルを最適化する SVM ベースの回帰アルゴリズムです。LSSVM はトレーニング速度が速く、大規模なデータを処理でき、ノイズの多いデータをより適切に処理できます。

風力駆動アルゴリズムは、強力なグローバル検索能力と高速収束を備えた風力発電システムに基づく適応アルゴリズムです。LSSVM 回帰予測モデルでは、風力によるアルゴリズムの最適化により、予測精度を効果的に向上させることができます。

MATLAB コード実装の手順は次のとおりです。

(1) データセットの読み込み

load traffic_flow.csv

(2) データの前処理

[train_data,test_data,train_label,test_label]=Data_Preprocess(traffic_flow,10);

(3) トレーニングモデル

[alpha,beta