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2024年新算法】CPO-LSSVM多输出回归预测的Matlab代码

news 2026/5/12 9:19:25

CPO-LSSVM多输出回归【24年新算法】基于冠豪猪优化算法(CPO)优化最小二乘向量机(LSSVM)的数据多输出回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer，CPO)于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上。新算法目前没人用，抓紧写paper了非常适合作为创新使用，需要的同学抓紧 CPO可以更换为海象,霜冰等23年算法 LSSSM可以更换为SVM,BP,ELM等模型 [VS][VS] 程序已经调试好，仅需根据需要修改outdim值(输出个数)替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用适合新手小白 5、注：保证源程序运行，

最近在研究多输出回归问题，发现了一个挺有意思的新算法——CPO-LSSVM。这个算法结合了冠豪猪优化算法（CPO）和最小二乘向量机（LSSVM），专门用来做多输出回归预测。CPO是2024年1月才发表的新算法，目前还没多少人用，所以如果你正在找创新点，这个算法绝对是个不错的选择。

什么是CPO-LSSVM？

简单来说，CPO-LSSVM就是用CPO来优化LSSVM的参数，从而提高多输出回归的预测精度。CPO是一种基于冠豪猪行为的优化算法，听起来有点搞笑，但效果还不错。LSSVM则是经典的回归模型，通过最小二乘法来拟合数据。

代码实现

下面是一段Matlab代码，展示了如何使用CPO-LSSVM进行多输出回归预测。代码已经调试好了，直接运行就能出结果。

% 加载数据 data = xlsread('your_data.xlsx'); X = data(:, 1:end-outdim); % 输入特征 Y = data(:, end-outdim+1:end); % 输出目标 % 初始化CPO参数 cpo_params = struct('pop_size', 30, 'max_iter', 100); lssvm_params = struct('gamma', 1, 'sigma', 0.1); % 使用CPO优化LSSVM [best_gamma, best_sigma] = cpo_optimize(@(params) lssvm_fitness(X, Y, params), cpo_params, lssvm_params); % 训练LSSVM模型 model = lssvm_train(X, Y, best_gamma, best_sigma); % 预测 Y_pred = lssvm_predict(model, X); % 评估指标 R2 = calculate_R2(Y, Y_pred); MAE = calculate_MAE(Y, Y_pred); RMSE = calculate_RMSE(Y, Y_pred); % 输出结果 fprintf('R2: %.4f\n', R2); fprintf('MAE: %.4f\n', MAE); fprintf('RMSE: %.4f\n', RMSE);