網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)類(lèi)型現(xiàn)狀,如何使用天翼云主機(jī)建設(shè)網(wǎng)站,做網(wǎng)站租服務(wù)器需要多少錢(qián),wordpress查看已刪除的插件VMD-SVM-GWO#xff0c;基于變分模態(tài)分解的灰狼算法優(yōu)化支持向量機(jī)的時(shí)間序列預(yù)測(cè) 直接從Excel中導(dǎo)入數(shù)據(jù)即可運(yùn)行#xff0c;代碼注釋清晰#xff0c;適合初學(xué)者 在該框架下#xff0c;可實(shí)現(xiàn) 1#xff09;GWO算法的改進(jìn)#xff08;領(lǐng)域搜索策略改進(jìn)灰狼算法#xff0c…VMD-SVM-GWO基于變分模態(tài)分解的灰狼算法優(yōu)化支持向量機(jī)的時(shí)間序列預(yù)測(cè) 直接從Excel中導(dǎo)入數(shù)據(jù)即可運(yùn)行代碼注釋清晰適合初學(xué)者 在該框架下可實(shí)現(xiàn) 1GWO算法的改進(jìn)領(lǐng)域搜索策略改進(jìn)灰狼算法非線(xiàn)性映射改進(jìn) 2基于差分算法DE鯨魚(yú)算法WOA麻雀算法SSA、蜣螂算法等的SVM參數(shù)優(yōu)化 3基于EMD、EMD、CEEMD的分解預(yù)測(cè)import pandas as pd from vmdpy import VMD # 從Excel讀取數(shù)據(jù)記得把文件扔到同一目錄 raw_data pd.read_excel(your_time_series.xlsx, headerNone).values.flatten() # VMD分解參數(shù)設(shè)置 alpha 2000 # 懲罰因子 tau 0.1 # 噪聲容忍度 K 5 # 分解模態(tài)數(shù) DC 0 # 是否包含直流分量 init 1 # 初始化方式 tol 1e-7 # 收斂閾值 # 執(zhí)行VMD分解 imfs, _, _ VMD(raw_data, alpha, tau, K, DC, init, tol)這里有個(gè)坑要注意K值別設(shè)太大不然分解出的模態(tài)可能包含大量噪聲。建議先用官方示例數(shù)據(jù)測(cè)試摸清規(guī)律再上真實(shí)數(shù)據(jù)。接下來(lái)是重頭戲——灰狼算法優(yōu)化SVM。咱們直接看GWO怎么和SVM參數(shù)對(duì)接from sklearn.svm import SVR def gwo_objective(params): C, gamma params model SVR(kernelrbf, CC, gammagamma) # 交叉驗(yàn)證代碼略... return -val_score # 負(fù)值因?yàn)槲覀円畲蠡瘻?zhǔn)確率 # GWO核心更新邏輯 def update_position(alpha_pos, beta_pos, delta_pos, current_pos): a 2 - iter*(2/max_iter) # 非線(xiàn)性收斂因子 A1 2*a*np.random.rand() - a C1 2*np.random.rand() D_alpha abs(C1*alpha_pos - current_pos) X1 alpha_pos - A1*D_alpha # 類(lèi)似地更新X2,X3... return (X1X2X3)/3 # 位置加權(quán)平均重點(diǎn)來(lái)了傳統(tǒng)GWO容易陷入局部最優(yōu)咱們加個(gè)領(lǐng)域擾動(dòng)策略# 在位置更新后增加擾動(dòng) if np.random.rand() 0.1: # 10%概率觸發(fā) new_pos current_pos 0.5*(np.random.randn()*(ub-lb)) new_pos np.clip(new_pos, lb, ub)預(yù)測(cè)階段要特別注意模態(tài)重構(gòu)順序。這里有個(gè)實(shí)用技巧——?jiǎng)討B(tài)權(quán)重分配# 對(duì)各IMF分量預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合 dynamic_weights np.array([0.2, 0.3, 0.25, 0.15, 0.1]) # 需根據(jù)熵值計(jì)算調(diào)整 final_prediction np.sum(predictions * dynamic_weights, axis0)想換優(yōu)化算法簡(jiǎn)單比如改用鯨魚(yú)算法WOAdef woa_update(position, best_pos, a, b1): r np.random.rand() if r 0.5: # 包圍獵物 D abs(2*r*best_pos - position) return best_pos - a*D else: # 氣泡網(wǎng)攻擊 D abs(best_pos - position) return D*np.exp(b)*np.cos(2*np.pi*b) best_pos對(duì)于不同分解方法建議封裝成統(tǒng)一接口def decompose_signal(methodvmd, signalNone, **kwargs): if method vmd: return VMD(signal, **kwargs) elif method ceemd: from PyEMD import CEEMDAN return CEEMDAN().ceemdan(signal) # 其他分解方法擴(kuò)展...最后來(lái)個(gè)效果對(duì)比彩蛋plt.plot(test_data, label真實(shí)值) plt.plot(vmd_svm_gwo_pred, linestyle--, labelVMD-SVM-GWO) plt.plot(ceemd_ssa_pred, :, labelCEEMD-SSA) plt.legend() plt.title(不同算法預(yù)測(cè)效果對(duì)比) plt.show()注意幾個(gè)實(shí)踐要點(diǎn)數(shù)據(jù)歸一化要放在分解前做IMF數(shù)量建議通過(guò)觀察頻譜確定參數(shù)搜索范圍設(shè)置C取2^-5到2^15gamma取2^-15到2^3這個(gè)框架最大的優(yōu)勢(shì)是模塊化設(shè)計(jì)想換哪個(gè)部分直接替換對(duì)應(yīng)模塊就行。比如今天想試試蜣螂算法只需要把優(yōu)化器換成DBO類(lèi)其他部分完全不用動(dòng)