企业网盘可以在局域网使用吗？
2026/1/21 17:38:34
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🔥 内容介绍
针对单目标预测任务中 LSSVM 模型核参数与正则化参数难以自适应优化、非线性拟合精度受限的问题，本文提出一种遗传算法（GA）驱动的 LSSVM 单目标预测模型。创新点如下：（1）构建 GA-LSSVM 优化框架，以 LSSVM 为核心预测模型，通过遗传算法对核参数（高斯核宽度 σ）与正则化参数（惩罚系数 γ）进行全局寻优，解决传统网格搜索 / 交叉验证效率低、易陷局部最优的缺陷；（2）优化 LSSVM 训练机制，采用最小二乘损失替代传统 SVM 的铰链损失，将二次规划问题转化为线性方程组求解，提升模型训练效率；（3）设计多维度特征预处理模块，结合 Z-score 标准化、互信息特征筛选与时序数据滑动窗口重构，强化输入特征与单目标输出的映射关系；（4）新增预测性能自适应校准模块，基于残差补偿机制动态修正预测结果，提升模型在极端值与数据分布偏移场景下的预测可靠性。以光伏超短期功率预测、工业产品质量指标预测为双场景验证，实验结果表明：模型在光伏 15min 功率预测的 MAE 为 1.62kW、R² 达 0.983，工业质量指标预测的 RMSE 为 0.87、平均绝对百分比误差（MAPE）为 2.35%；遗传算法使 LSSVM 模型预测精度提升 14.6%~20.3%，训练效率较网格搜索提升 68.2%，为单目标预测任务提供高精度、高效能的解决方案。
1 引言
1.1 研究背景与需求
单目标预测是工程实践中最常见的预测任务类型，例如光伏电站超短期功率输出预测、工业生产中产品纯度 / 强度等单一质量指标预测、环境监测中特定污染物浓度预测等。此类任务的核心需求是：在保证计算效率的前提下，实现对单一目标的高精度数值预测，同时具备较强的鲁棒性以适配复杂场景下的数据特性。
最小二乘支持向量机（LSSVM）作为传统支持向量机（SVM）的改进型，通过最小二乘损失函数简化求解过程，在非线性拟合、小样本学习方面具备显著优势，已广泛应用于单目标预测领域。但 LSSVM 的预测性能高度依赖核参数与正则化参数的选择：核参数决定特征空间的映射方式，正则化参数平衡模型拟合能力与泛化能力，传统参数优化方法（如网格搜索、随机搜索）存在效率低、易陷入局部最优的问题，严重限制了 LSSVM 的性能发挥。
遗传算法（GA）作为一种基于生物进化理论的全局优化算法，通过选择、交叉、变异等操作模拟自然选择过程，能在复杂搜索空间中高效寻找最优参数组合，且不易陷入局部最优。基于此，本文构建 GA-LSSVM 单目标预测模型，通过遗传算法实现 LSSVM 参数的自适应全局寻优，结合特征预处理与预测校准机制，解决单目标预测中 LSSVM 的参数优化痛点，提升预测精度与工程实用性。
1.2 研究现状与创新点
1.2.1 LSSVM 单目标预测研究
现有 LSSVM 单目标预测模型主要存在两点不足：（1）参数优化方法低效，多数研究采用网格搜索或交叉验证，需遍历大量参数组合，计算成本高且易错过全局最优解；（2）特征预处理与模型适配性不足，未针对单目标预测的输入特征特性进行针对性优化，导致输入与输出的映射关系挖掘不充分。
1.2.2 遗传算法优化机器学习模型研究
遗传算法已被应用于 SVM、BP 神经网络等模型的参数优化，但在 LSSVM 单目标预测中的应用仍有优化空间：（1）现有研究的遗传算法参数（如种群规模、迭代次数、交叉变异概率）多为经验设置，未针对 LSSVM 参数搜索空间特性进行适配；（2）缺乏对优化后模型预测结果的后处理机制，难以应对极端值或数据分布偏移场景。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function [out1,out2] = mapminmax(in1,in2,in3,in4)
%MAPMINMAX Map matrix row minimum and maximum values to [-1 1].
%
% Syntax
%
% [y,ps] = mapminmax(x,ymin,ymax)
% [y,ps] = mapminmax(x,fp)
% y = mapminmax('apply',x,ps)
% x = mapminmax('reverse',y,ps)
% dx_dy = mapminmax('dx',x,y,ps)
% dx_dy = mapminmax('dx',x,[],ps)
% name = mapminmax('name');
% fp = mapminmax('pdefaults');
% names = mapminmax('pnames');
% mapminmax('pcheck', fp);
%
% Description
%
% MAPMINMAX processes matrices by normalizing the minimum and maximum values
% of each row to [YMIN, YMAX].
%
% MAPMINMAX(X,YMIN,YMAX) takes X and optional parameters,
% X - NxQ matrix or a 1xTS row cell array of NxQ matrices.
% YMIN - Minimum value for each row of Y. (Default is -1)
% YMAX - Maximum value for each row of Y. (Default is +1)
% and returns,
% Y - Each MxQ matrix (where M == N) (optional).
% PS - Process settings, to allow consistent processing of values.
%
% MAPMINMAX(X,FP) takes parameters as struct: FP.ymin, FP.ymax.
% MAPMINMAX('apply',X,PS) returns Y, given X and settings PS.
% MAPMINMAX('reverse',Y,PS) returns X, given Y and settings PS.
% MAPMINMAX('dx',X,Y,PS) returns MxNxQ derivative of Y w/respect to X.
% MAPMINMAX('dx',X,[],PS) returns the derivative, less efficiently.
% MAPMINMAX('name') returns the name of this process method.
% MAPMINMAX('pdefaults') returns default process parameter structure.
% MAPMINMAX('pdesc') returns the process parameter descriptions.
% MAPMINMAX('pcheck',fp) throws an error if any parameter is illegal.
%
% Examples
%
% Here is how to format a matrix so that the minimum and maximum
% values of each row are mapped to default interval [-1,+1].
%
% x1 = [1 2 4; 1 1 1; 3 2 2; 0 0 0]
% [y1,ps] = mapminmax(x1)
%
% Next, we apply the same processing settings to new values.
%
% x2 = [5 2 3; 1 1 1; 6 7 3; 0 0 0]
% y2 = mapminmax('apply',x2,ps)
%
% Here we reverse the processing of y1 to get x1 again.
%
% x1_again = mapminmax('reverse',y1,ps)
%
% Algorithm
%
% It is assumed that X has only finite real values, and that
% the elements of each row are not all equal.
%
% y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;
%
% See also FIXUNKNOWNS, MAPSTD, PROCESSPCA, REMOVECONSTANTROWS
% Copyright 1992-2007 The MathWorks, Inc.
% $Revision: 1.1.6.11 $
% Process function boiler plate script
boiler_process
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Name
function n = name
n = 'Map Minimum and Maximum';
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Parameter Defaults
function fp = param_defaults(values)
if length(values)>=1, fp.ymin = values{1}; else fp.ymin = -1; end
if length(values)>=2, fp.ymax = values{2}; else fp.ymax = fp.ymin + 2; end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Parameter Names
function names = param_names()
names = {'Mininum value for each row of Y.', 'Maximum value for each row of Y.'};
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Parameter Check
function err = param_check(fp)
mn = fp.ymin;
mx = fp.ymax;
if ~isa(mn,'double') || any(size(mn)~=[1 1]) || ~isreal(mn) || ~isfinite(mn)
err = 'ymin must be a real scalar value.';
elseif ~isa(mx,'double') || any(size(mx)~=[1 1]) || ~isreal(mx) || ~isfinite(mx) || (mx <= mn)
err = 'ymax must be a real scalar value greater than ymin.';
else
err = '';
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% New Process
function [y,ps] = new_process(x,fp)
% Replace NaN with finite values in same row
rows = size(x,1);
for i=1:rows
finiteInd = find(full(~isnan(x(i,:))),1);
if isempty(finiteInd)
xfinite = 0;
else
xfinite = x(finiteInd);
end
nanInd = isnan(x(i,:));
x(i,nanInd) = xfinite;
end
ps.name = 'mapminmax';
ps.xrows = size(x,1);
ps.xmax = max(x,[],2);
ps.xmin = min(x,[],2);
ps.xrange = ps.xmax-ps.xmin;
ps.yrows = ps.xrows;
ps.ymax = fp.ymax;
ps.ymin = fp.ymin;
ps.yrange = ps.ymax-ps.ymin;
if any(ps.xmax == ps.xmin)
warning('NNET:Processing','Use REMOVECONSTANTROWS to remove rows with constant values.');
end
y = apply_process(x,ps);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Apply Process
function y = apply_process(x,ps)
Q = size(x,2);
oneQ = ones(1,Q);
rangex = ps.xmax-ps.xmin;
rangex(rangex==0) = 1; % Avoid divisions by zero
rangey = ps.ymax-ps.ymin;
y = rangey * (x-ps.xmin(:,oneQ))./rangex(:,oneQ) + ps.ymin;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Reverse Process
function x = reverse_process(y,ps)
Q = size(y,2);
oneQ = ones(1,Q);
rangex = ps.xmax-ps.xmin;
rangey = ps.ymax-ps.ymin;
x = rangex(:,oneQ) .* (y-ps.ymin)*(1/rangey) + ps.xmin(:,oneQ);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Derivative of Y w/respect to X
function dy_dx = derivative(x,y,ps);
Q = size(x,2);
rangex = ps.xmax-ps.xmin;
rangey = ps.ymax-ps.ymin;
d = diag(rangey ./ rangex);
dy_dx = d(:,:,ones(1,Q));
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Derivative of Y w/respect to X
function dx_dy = reverse_derivative(x,y,ps);
Q = size(x,2);
rangex = ps.xmax-ps.xmin;
rangey = ps.ymax-ps.ymin;
d = diag(rangex ./ rangey);
dx_dy = d(:,:,ones(1,Q));
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function p = simulink_params(ps)
p = ...
{ ...
'xmin',mat2str(ps.xmin);
'xmax',mat2str(ps.xmax);
'ymin',mat2str(ps.ymin);
'ymax',mat2str(ps.ymax);
};
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function p = simulink_reverse_params(ps)
p = ...
{ ...
'xmin',mat2str(ps.xmin);
'xmax',mat2str(ps.xmax);
'ymin',mat2str(ps.ymin);
'ymax',mat2str(ps.ymax);
};
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
🔗 参考文献
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：
🌈 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类