基于粒子群优化算法优化支持向量机的数据回归预测 PSO-SVM
一、作品详细简介
1.1附件文件夹程序代码截图
全部完整源代码，请在个人首页置顶文章查看：
学行库小秘_CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm=1000.2115.3001.5343
1.2各文件夹说明
1.2.1 main.m主函数文件
该代码实现了使用PSO优化SVR的参数，并在回归问题上进行预测和评估的整个流程。以下是对代码实现步骤的详细解释：
1. 数据导入与预处理
- 功能：从Excel文件数据集.xlsx中读取数据，存储到矩阵res中。
- 说明：数据需包含至少103行8列（7个特征+1个目标变量）。
2. 划分训练集和测试集
- 步骤：
- 生成1~103的随机排列 (randperm)
- 前80个样本为训练集，后23个为测试集
- 输入特征（1-7列）转置为行向量（每列一个样本）
- 目标变量（第8列）转置为行向量
3. 数据归一化
- 功能：将数据归一化到[0,1]区间
- 步骤：
- 对训练输入P_train归一化，保存参数ps_input
- 用相同参数归一化测试输入P_test
- 对训练输出T_train归一化，保存参数ps_output
- 用相同参数归一化测试输出T_test
4. 数据转置
- 目的：将数据转为每行一个样本的格式（适应SVM训练函数）
5. PSO参数设置
- 关键参数：
- c1=1.5：个体学习因子
- c2=1.7：社会学习因子
- maxgen=100：最大迭代次数
- sizepop=10：粒子群规模
- popcmin/popcmax=[0.1,100]：SVM参数C的范围
- popgmin/popgmax=[0.1,100]：SVM参数g的范围
6. PSO优化SVM参数
- 功能：使用粒子群算法(PSO)优化SVM的惩罚参数C和核参数g
- 输出：
- bestc：最优的C值
- bestg：最优的g值
- bestacc：最优精度
7. 训练SVM模型
- 参数说明：
- -t 2：使用RBF核函数
- -s 3：支持向量回归(SVR)
- -p 0.01：设置不敏感损失函数参数ε
8. 模型预测
- 输出：
- t_sim1/t_sim2：训练集/测试集的预测值
- error_1/error_2：预测误差指标
9. 数据反归一化
- 功能：将预测结果转换回原始数据量纲
10. 计算误差指标
- 指标说明：
- RMSE：衡量预测值与真实值的偏差
- R²：模型拟合优度（越接近1越好）
- MAE：绝对误差的平均值
- MBE：系统偏差方向（正/负）
11. 结果可视化
- 可视化内容：
- 训练集/测试集预测值与真实值对比曲线
- 预测值-真实值散点图（带参考对角线）
- 所有图表均标注RMSE值
代码流程总结
- 数据准备：导入→随机划分→归一化
- 模型优化：使用PSO算法搜索最优SVM参数
- 模型训练：用最优参数训练SVR模型
- 预测评估：预测→反归一化→计算多维度误差指标
- 结果展示：预测对比图 + 散点图 + 数值指标输出
该代码实现了完整的机器学习建模流程，特别通过PSO优化解决了SVR参数选择难题，适用于中小规模回归预测问题。
图2 main.m主函数文件部分代码
1.2.2 数据集文件
数据集为Excel数据csv格式文件，可以方便地直接替换为自己的数据运行程序。原始数据文件包含7列特征列数据和1列输出标签列数据，一共包含103条样本数据，具体如图所示。
二、代码运行结果展示
该代码实现了基于粒子群优化支持向量机的回归预测模型。
首先，从Excel导入数据集并随机划分为80个训练样本和23个测试样本，对特征和目标变量进行归一化处理；
其次，利用粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的惩罚参数C和核参数g，使用最优参数训练SVM回归模型；
最后，在训练集和测试集上进行预测，通过反归一化得到最终结果，计算RMSE、R²、MAE等评估指标，并绘制预测对比曲线和散点图进行可视化分析。
三、注意事项:
1.程序运行软件推荐Matlab 2018B版本及以上；
2.所有程序都经过验证，保证程序可以运行。此外程序包含简要注释，便于理解。
3.如果不会运行，可以帮忙远程运行原始程序以及讲解和其它售后，该服务需另行付费。
4. 代码包含详细的文件说明，以及对每个程序文件的功能注释，说明详细清楚。
5.Excel数据，可直接修改数据，替换数据后直接运行即可。