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一、研究背景

该研究主要围绕机器学习建模与优化问题展开。在工程、金融、工业等领域，经常需要建立输入变量与输出目标之间的非线性映射关系，并在此基础上寻找最优输入组合以最大化或最小化目标值。传统建模方法往往难以处理高维、非线性问题，而遗传算法（GA）与最小二乘支持向量机（LSSVM）的结合能有效解决这类问题。

二、主要功能

• main1_galssvm_model.m：
  使用遗传算法优化 LSSVM 的超参数（惩罚参数gam和核参数sig），建立代理模型（回归模型），并对训练集和测试集进行预测与评估。

• main2_GA_optimize.m：
  在已建立的 LSSVM 模型基础上，使用遗传算法寻找使目标函数值最大化的输入变量组合（多变量优化问题）。

三、算法步骤

第一部分（建模）：

1. 数据导入与预处理（打乱、归一化、划分训练/测试集）；
2. 设置 GA 参数（种群规模、迭代次数、变量范围）；
3. 使用 GA 优化 LSSVM 超参数；
4. 训练优化后的 LSSVM 模型；
5. 预测并评估模型（计算 RMSE、R²、MAE、MBE 等指标）。

第二部分（优化）：

1. 初始化 GA 参数（种群、交叉/变异概率、变量边界）；
2. 生成初始种群并计算适应度（调用已训练的 LSSVM 模型）；
3. 迭代执行选择、交叉、变异操作；
4. 记录并输出最佳适应度对应的变量组合。

四、技术路线

数据准备 → GA优化LSSVM超参数 → 训练LSSVM模型 → 评估模型 ↓ 基于LSSVM模型建立目标函数 → GA优化输入变量 → 输出最优解

五、公式原理

• LSSVM：
  目标函数为最小化结构风险，采用等式约束，求解线性方程组，适用于回归与分类任务。核函数（如 RBF）用于映射非线性关系。

• 遗传算法：
  模拟自然选择过程，通过选择、交叉、变异操作在解空间中搜索最优解，适用于连续/离散优化问题。

• 适应度函数：
  第一部分为 LSSVM 的交叉验证误差；第二部分为 LSSVM 模型预测的输出值。

六、参数设定

GA 参数：

• 最大迭代次数：400 / 200
• 种群规模：10
• 交叉概率：0.6
• 变异概率：0.1
• 变量范围：根据实际问题设定

LSSVM 参数：

• 核函数：RBF
• 优化目标：回归（type='f'）
• 归一化：启用

七、运行环境

• 软件：MATLAB2020

八、应用场景

• 工业过程优化（如化工、冶金）
• 能源系统参数调优
• 金融预测与投资组合优化
• 机械设计参数优选
• 环境建模与预测
• 其他需要建立代理模型并进行多变量优化的工程与科研问题