30个优化智能算法matlab

30个优化智能算法matlab代码，包含遗传优化BP网络，遗传优化算法，SVM，蚁群等优化算法

%% 第29章 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测
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% 			该案例作者申明：		1：本人长期驻扎在此板块里，对该案例提问，做到有问必答。	2：此案例有配套的教学视频，视频下载请点击http://www.matlabsky.com/forum-91-1.html。 								3：此案例为原创案例，转载请注明出处（《MATLAB智能算法30个案例分析》）。							4：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。						5：以下内容为初稿，与实际发行的书籍内容略有出入，请以书籍中的内容为准。		
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%% 清空环境变量
clear all
clc

%% 导入数据
load concrete_data.mat
% 随机产生训练集和测试集
n = randperm（size（attributes2））;
% 训练集——80个样本
p_train = attributes（:n（1:80））‘;
t_train = strength（:n（1:80））‘;
% 测试集——23个样本
p_test = attributes（:n（81:end））‘;
t_test = strength（:n（81:end））‘;

%% 数据归一化

% 训练集
[pn_traininputps] = mapminmax（p_train‘）;
pn_train = pn_train‘;
pn_test = mapminmax（‘apply‘p_test‘inputps）;
pn_test = pn_test‘;
% 测试集
[tn_trainoutputps] = mapminmax（t_train‘）;
tn_train = tn_train‘;
tn_test = mapminmax（‘apply‘t_test‘outputps）;
tn_test = tn_test‘;

%% SVM模型创建/训练

% 寻找最佳c参数/g参数
[cg] = meshgrid（-10:0.5:10-10:0.5:10）;
[mn] = size（c）;
cg = zeros（mn）;
eps = 10^（-4）;
v = 5;
bestc = 0;
bestg = 0;
error = Inf;
for i = 1:m
    for j = 1:n
        cmd = [‘-v ‘num2str（v）‘ -t 2‘‘ -c ‘num2str（2^c（ij））‘ -g ‘num2str（2^g（ij） ）‘ -s 3 -p 0.1‘];
        cg（ij） = svmtrain（tn_trainpn_traincmd）;
        if cg（ij） < error
            error = cg（ij）;
            bestc = 2^c（ij）;
            bestg = 2^g（ij）;
        end
        if abs（cg（ij） - error） <= eps && bestc > 2^c（ij）
            error = cg（ij）;
            bestc = 2^c（ij）;
            bestg = 2^g（ij）;
        end
    end
end
% 创建/训练SVM  
cmd = [‘ -t 2‘‘ -c ‘num2str（bestc）‘ -g ‘num2str（bestg）‘ -s 3 -p 0.01‘];
model = svmtrain（tn_trainpn_traincmd）;

%% SVM仿真预测
[Predict_1error_1] = svmpredict（tn_trainpn_trainmodel）;
[Predict_2error_2] = svmpredict（tn_testpn_testmodel）;
% 反归一化
predict_1 = mapminmax（‘reverse‘Predict_1outputps）;
predict_2 = mapminmax（‘reverse‘Predict_2outputps）;
% 结果对比
result_1 = [t_train predict_1];
result_2 = [t_test predict_2];

%% 绘图
figure（1）
plot（1:length（t_train）t_train‘r-*‘1:length（t_train）predict_1‘b:o‘）
grid on
legend（‘真实值‘‘预测值‘）
xlabel（‘样本编号‘）
ylabel（‘耐压强度‘）
string_1 = {‘训练集预测结果对比‘;
           [‘mse = ‘ num2str（error_1（2）） ‘ R^2 = ‘ num2str（error_1（3））]};
title（string_1）
figure（2）
plot（1:length（t_test）t_test‘r-*‘1:length（t_test）predict_

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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     文件       4721  2011-08-23 13:13  down\chapter3.rar

     文件     176221  2011-08-23 09:12  down\chapter30.rar

     文件       7260  2011-08-23 13:13  down\chapter4.rar

     文件      94364  2010-08-21 14:58  down\chapter5.rar

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