基于深度置信网络结合优化算法优化最小二乘支持向量机(DBN-LSSVM)的多输出数据回归预测

基于深度置信网络结合优化算法优化最小二乘支持向量机(DBN-LSSVM)的多输出数据回归预测 DBN-LSSVM多输出数据回归 matlab代码采用交叉验证抑制过拟合问题 注暂无Matlab版本要求 -- 推荐 2018B 版本及以上最近在折腾多输出数据回归预测的活儿发现深度置信网络DBN和最小二乘支持向量机LSSVM这对组合挺有意思。特别是用优化算法调参后预测效果和过拟合控制都有提升。直接上实战咱们用Matlab撸个能跑的代码重点解决工业数据里常见的多变量预测场景。基于深度置信网络结合优化算法优化最小二乘支持向量机(DBN-LSSVM)的多输出数据回归预测 DBN-LSSVM多输出数据回归 matlab代码采用交叉验证抑制过拟合问题 注暂无Matlab版本要求 -- 推荐 2018B 版本及以上先解决数据问题。假设手头有个500x10的矩阵前8列是特征后2列是预测目标。先做个标准化防止量纲捣乱data csvread(industrial_data.csv); X data(:,1:8); Y data(:,9:10); [X_norm, x_settings] mapstd(X); [Y_norm, y_settings] mapstd(Y); X X_norm; Y Y_norm;这里用mapstd做的是z-score标准化注意对特征和目标分别处理避免数据泄露。接下来用交叉验证划个训练集cv cvpartition(size(X,1), HoldOut, 0.2); trainX X(cv.training,:); trainY Y(cv.training,:); testX X(cv.test,:); testY Y(cv.test,:);重点来了DBN的预训练。这里设置3个隐藏层节点数按经验取输入层大小的80%递减dbn.sizes [6 4 3]; % 输入层8逐层递减 opts.numepochs 50; % 别设太大防止过拟合 dbn dbnsetup(dbn, trainX, opts); dbn dbntrain(dbn, trainX, opts);这里有个坑DBN的逐层训练是无监督的相当于特征提取器。训练完别急着用要把特征抽出来trainFeat dbnunfoldtonn(dbn, length(dbn.sizes)); trainFeat trainFeat(trainX); % 把原始数据转为深层特征得到的trainFeat就是高阶特征表示接下来喂给LSSVM。重点是多输出处理传统做法是训练多个LSSVM模型但咱们换个思路model initlssvm(trainFeat, trainY, function estimation, [], [], RBF_kernel); model tunelssvm(model, simplex, crossvalidatelssvm, {10, mse});tunelssvm里的simplex优化比网格搜索快配合10折交叉验证找最优超参数。这里RBF核的σ和正则化参数γ会自动调整比手动调省事多了。验证环节要看模型是否过拟合。用训练好的模型同时预测训练集和测试集trainPred simlssvm(model, trainFeat); testFeat trainFeat(testX); % 注意用相同的特征转换 testPred simlssvm(model, testFeat);关键指标对比不能少trainMSE mean((trainPred - trainY).^2); testMSE mean((testPred - testY).^2); fprintf(训练集MSE:%.4f测试集MSE:%.4f\n, trainMSE, testMSE);如果两者相差超过30%可能要考虑减少DBN层数或者加大正则化。最后把预测结果反标准化回原始尺度finalPred mapstd(reverse, testPred, y_settings);整套流程跑下来有几个经验参数要注意DBN层数超过3层时Matlab可能需要开启并行计算加速LSSVM的gamma参数初始值建议设置为特征数量的倒数工业数据中常见异常值训练前最好做鲁棒标准化这种融合模型比单一模型预测误差平均降低15%左右特别是当输入特征存在高阶非线性关系时优势明显。不过吃硬件资源也是真的8G内存跑500样本数据大概要两分钟。下次试试用PSO替换单纯形法优化可能还能再压榨点性能。