回归预测 | MATLAB实现基于LSSVM-Adaboost最小二乘支持向量机结合AdaBoost多输入单输出回归预测

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现LSSVM-Adaboost多变量回归预测；
2.运行环境为Matlab2020b；
3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；
4.data为数据集，excel数据，前7列输入，最后1列输出，LSSVM-AdaboostNN.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
5.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、RMSE多指标评价；

模型描述

LSSVM-Adaboost是一种将最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）与AdaBoost算法结合的方法，用于多输入单输出回归预测问题。
最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种基于支持向量机的回归方法，它通过最小化误差平方和的正则化目标函数来进行训练。与传统的支持向量机不同，LSSVM通过引入一个线性方程组来求解回归系数，从而将回归问题转化为一个优化问题。
AdaBoost（自适应增强算法）是一种集成学习方法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。在每一轮迭代中，AdaBoost会根据之前的分类结果调整样本的权重，使得分类器更加关注被错误分类的样本，从而提高整体的分类性能。
将LSSVM和AdaBoost结合起来，可以得到LSSVM-Adaboost算法。该算法的基本思想是，首先使用LSSVM作为基本的回归模型，然后使用AdaBoost算法来集成多个LSSVM模型，从而提高整体的回归预测性能。在每一轮迭代中，AdaBoost会根据之前的回归结果调整样本的权重，使得回归模型更加关注预测误差大的样本，从而提高整体的回归性能。
LSSVM-Adaboost算法的训练过程如下：
初始化样本权重，使得每个样本的权重相等。
对于每一轮迭代：
a. 使用当前的样本权重训练一个LSSVM回归模型。
b. 根据LSSVM模型的预测结果计算预测误差。
c. 根据预测误差更新样本权重，使得预测误差大的样本权重增加。
d. 根据更新后的样本权重计算LSSVM模型的权重。
将多个LSSVM模型进行加权组合，得到最终的预测结果。
LSSVM-Adaboost算法通过多个LSSVM模型的集成和样本权重的动态调整，能够在回归预测问题中取得较好的性能。它的主要优点是能够处理非线性回归问题，并且在训练过程中能够逐步调整样本权重，使得模型更加关注难以预测的样本。然而，算法的训练过程相对复杂，需要进行多轮迭代，因此在应用时需要考虑计算效率和时间成本。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式：私信回复LSSVM-Adaboost最小二乘支持向量机结合AdaBoost多输入单输出回归预测。

%% 预测
t_sim1 = predict(net, p_train); 
t_sim2 = predict(net, p_test ); %%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);%%  相关指标计算
%  R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1')^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test  - T_sim2')^2 / norm(T_test  - mean(T_test ))^2;disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])%  MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ;disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1')./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2')./T_test));disp(['训练集数据的MAPE为：', num2str(MAPE1)])
disp(['测试集数据的MAPE为：', num2str(MAPE2)])%  MBE
mbe1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;
mbe2 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ N ;disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])%均方误差 MSE
mse1 = sum((T_sim1' - T_train).^2)./M;
mse2 = sum((T_sim2' - T_test).^2)./N;disp(['训练集数据的MSE为：', num2str(mse1)])
disp(['测试集数据的MSE为：', num2str(mse2)])

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501