回归预测 | MATLAB实现ILA-LSSVM【23年新算法】逻辑优化算法优化最小二乘支持向量机的数据回归预测 （多指标，多图）

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

????个人主页：Matlab科研工作室

????个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击????

智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统

信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机

???? 内容介绍

PM2.5是指大气中直径小于等于2.5微米的颗粒物，由于其极小的粒径和较长的停留时间，对人体健康和大气能见度等有害影响，成为了环境保护领域的重要指标之一。因此，对PM2.5浓度进行准确预测具有重要意义。本文将介绍基于逻辑算法优化最小二乘支持向量机（ILA-lssvm）实现数据回归预测的方法。

首先，我们需要了解支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（lssvm）的基本原理。SVM是一种二分类模型，其基本思想是通过一个超平面将不同类别的样本分开，并且使得距离超平面最近的样本点到超平面的距离最大化。而lssvm是在SVM的基础上加入了最小二乘法的思想，通过最小化预测误差的平方和来优化模型参数，从而提高预测精度。

ILA-lssvm是一种基于逻辑算法优化的最小二乘支持向量机模型，其主要优势在于能够自动确定模型参数，从而减少了人工调参的复杂性，提高了模型的稳定性和泛化能力。通过引入逻辑算法，ILA-lssvm能够更好地处理数据中的非线性关系，从而提高了预测的准确性。

在实际应用中，我们可以将PM2.5浓度数据作为输入变量，将气象因素、环境因素等作为特征变量，构建ILA-lssvm模型进行数据回归预测。通过对历史数据的训练和验证，可以得到一个准确度较高的PM2.5浓度预测模型，为环境监测和预警提供重要参考。

总之，基于逻辑算法优化最小二乘支持向量机的数据回归预测方法在PM2.5浓度预测中具有重要的应用前景。随着大数据和人工智能技术的不断发展，相信这种方法将会在环境保护领域发挥越来越重要的作用。希望本文介绍的内容能够对相关领域的研究者和从业人员有所启发，推动环境预测技术的进步和创新。

???? 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

​???? 参考文献

[1] 李龙,马磊,贺建峰,et al.基于特征向量的最小二乘支持向量机PM2.5浓度预测模型[J].计算机应用, 2014, 34(008):2212-2216.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2212.

[2] 李龙,马磊,贺建峰,等.基于特征向量的最小二乘支持向量机PM2.5浓度预测模型[J].计算机应用, 2014, 34(8):5.DOI:CNKI:SUN:JSJY.0.2014-08-017.

[3] 王雪莹,赵全明.基于改进鸟群算法优化最小二乘支持向量机的锂离子电池寿命预测方法研究[J].电气应用, 2020, 39(7):5.DOI:CNKI:SUN:DGJZ.0.2020-05-006.

???? 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

????  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

????  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合