[發(fā)明專利]均方誤差與平方復(fù)相關(guān)系數(shù)同時優(yōu)化的支持向量回歸方法

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• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113095436A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 曹衛(wèi)東;歐陽騁;姚志偉;梁新利;李力泓
• 申請（專利權(quán)）人: 河海大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 丁濤

本發(fā)明公開了一種均方誤差與平方復(fù)相關(guān)系數(shù)同時優(yōu)化的支持向量回歸方法，具體步驟如下：S1：分割與歸一化處理數(shù)據(jù)集；S2：初始化支持向量回歸設(shè)置參數(shù)組；S3：以均方誤差與平方復(fù)相關(guān)系數(shù)為多目標(biāo)，不斷更新支持向量回歸設(shè)置參數(shù)組；S4：輸出優(yōu)化支持向量回歸設(shè)置參數(shù)以及對應(yīng)的均方誤差與平方復(fù)相關(guān)系數(shù)。本發(fā)明中，以均方誤差與平方復(fù)相關(guān)系數(shù)為多個目標(biāo)，使用迭代方法優(yōu)化了支持向量回歸的設(shè)置參數(shù)，讓均方誤差盡可能接近0，讓平方復(fù)相關(guān)系數(shù)盡可能接近1，從而解決調(diào)整支持向量回歸設(shè)置參數(shù)的難題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種均方誤差與平方復(fù)相關(guān)系數(shù)同時優(yōu)化的支持向量回歸方法，屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

支持向量回歸常常用于構(gòu)建預(yù)測模型，在許多應(yīng)用場景得到應(yīng)用。但其設(shè)置參數(shù)較多，如需要根據(jù)數(shù)據(jù)集的特征數(shù)和容量選擇核函數(shù)，選擇核函數(shù)后，還需設(shè)置核函數(shù)的系數(shù)，每個核函數(shù)又擁有不同的系數(shù)，這些系數(shù)會帶來不同的預(yù)測結(jié)果，影響深遠(yuǎn)。此外，不同系數(shù)對不同目標(biāo)的影響也不同，尤其是對均方誤差和平方復(fù)相關(guān)系數(shù)的影響少有研究。

所以將支持向量回歸的預(yù)測輸出結(jié)果：均方誤差和平方復(fù)相關(guān)系數(shù)同時作為目標(biāo)，運用迭代算法融入到支持向量回歸中，從而使得支持向量回歸設(shè)置參數(shù)得到優(yōu)化是新穎的，目前在這方面的研究是欠缺的。

發(fā)明內(nèi)容

為解決現(xiàn)有的技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種均方誤差與平方復(fù)相關(guān)系數(shù)同時優(yōu)化的支持向量回歸方法，能夠自動調(diào)整支持向量回歸設(shè)置參數(shù)，達(dá)到優(yōu)化均方誤差和平方復(fù)相關(guān)系數(shù)的目的。

本發(fā)明中主要采用的技術(shù)方案為：

一種均方誤差與平方復(fù)相關(guān)系數(shù)同時優(yōu)化的支持向量回歸方法，所述方法包括以下步驟：

S1：分割與歸一化處理數(shù)據(jù)集；

S2：初始化支持向量回歸設(shè)置參數(shù)組；

S3：以均方誤差與平方復(fù)相關(guān)系數(shù)為多目標(biāo)，不斷更新支持向量回歸設(shè)置參數(shù)組；

S4：輸出優(yōu)化支持向量回歸設(shè)置參數(shù)以及對應(yīng)的均方誤差與平方復(fù)相關(guān)系數(shù)。

優(yōu)選地，所述S1的具體步驟如下：

S1-1：針對已知數(shù)據(jù)集，歸一化處理數(shù)據(jù)集；

S1-2：按一定分割比例將數(shù)據(jù)集分割成訓(xùn)練集、驗證集、測試集。

優(yōu)選地，所述S2的具體步驟如下：

S2-1：支持向量回歸設(shè)置參數(shù)組SVRPara表示為{SVRPara₁,SVRPara₂,···,SVRPara_n}，SVRPara_i表示SVRPara內(nèi)第i個成員，1≤i≤n，i為正整數(shù)，SVRPara_i屬性為{K,C,γ,ε,coef}，其中，K表示核函數(shù)類型，C表示懲罰因子，γ表示核寬系數(shù)，ε表示損失函數(shù)系數(shù)，coef表示核函數(shù)內(nèi)的常量系數(shù)；

S2-2：設(shè)定每個參數(shù)的取值范圍，K＝{徑向基函數(shù)，sigmoid函數(shù)}，C上限為ub_C，C下限為lb_C，γ上限為ub_γ，γ下限為lb_γ，ε上限為ub_ε，ε下限為lb_ε，coef上限為ub_coef，coef下限為lb_coef；

S2-3：在變量范圍內(nèi)隨機初始化參數(shù)組SVRPara，生成n個成員。

優(yōu)選地，所述S3的具體步驟如下：

S3-1：設(shè)定最大迭代次數(shù)max_iter，參數(shù)組SVRPara內(nèi)兩個成員相鄰的判斷系數(shù)為Rc，計數(shù)變量t＝1；