支持向量机非线性回归通用MATLAB源码.doc

完整版)支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
支持向量机非线性回归通用MATLAB源码

支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合,但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实,支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合,GreenSim团队推荐您使用。

function ［Alpha1,Alpha2，Alpha，Flag，B]=SVMNR(X,Y，Epsilon,C，TKF,Para1,Para2）
％%
% SVMNR.m
% Support Vector Machine for Nonlinear Regression
％ All rights reserved
％％
％ 支持向量机非线性回归通用程序
％ GreenSim团队原创作品，转载请注明
% GreenSim团队长期从事算法设计、代写程序等业务
％ 欢迎访问GreenSim--算法仿真团队→http：//blog.sina。com。cn/greensim
% 程序功能：
％ 使用支持向量机进行非线性回归,得到非线性函数y=f（x1，x2，…，xn)的支持向量解析式，
% 求解二次规划时调用了优化工具箱的quadprog函数。本函数在程序入口处对数据进行了
％ ［—1，1］的归一化处理，所以计算得到的回归解析式的系数是针对归一化数据的,仿真测
％ 试需使用与本函数配套的Regression函数.
% 主要参考文献：
％ 朱国强，刘士荣等。支持向量机及其在函数逼近中的应用.华东理工大学学报
％ 输入参数列表
％ X 输入样本原始数据，n×l的矩阵，n为变量个数，l为样本个数
% Y 输出样本原始数据,1×l的矩阵，l为样本个数
％ Epsilon ε不敏感损失函数的参数，Epsilon越大，支持向量越少
% C 惩罚系数，C过大或过小，泛化能力变差
％ TKF Type of Kernel Function 核函数类型
% TKF=1 线性核函数,注意：使用线性核函数，将进行支持向量机的线性回归
％ TKF=2 多项式核函数
% TKF=3 径向基核函数
% TKF=4 指数核函数
% TKF=5 Sigmoid核函数
% TKF=任意其它值，自定义核函数
％ Para1 核函数中的第一个参数
% Para2 核函数中的第二个参数
% 注：关于核函数参数的定义请见Regression.m和SVMNR。m内部的定义
% 输出参数列表
％ Alpha1 α系数
％ Alpha2 α*系数
% Alpha 支持向量的加权系数（α－α＊)向量
％ Flag 1×l标记，0对应非支持向量,1对应边界支持向量，2对应标准支持向量
％ B 回归方程中的常数项
％——---—————-—---—-—-——---—-———---—-—-———-——-——-—-——--—----——-——--——---—-———

%%
％——-—-—-—-—-—--—-------—数据归一化处理--—-——-———-—-——---—---————--------————
nntwarn off
X=premnmx(X）;
Y=premnmx(Y);
％％
%%
%---———---———---—-—--—-—核函数参数初始化———--———---————----—--————--—---—--—
switch TKF
case 1
％线性核函数 K=sum（x.*y)
％没有需要定义的参数
case 2
％多项式核函数 K=（sum(x。＊y)+c）^p
c=Para1；%c=0.1；
p=Para2；%p=2;
case 3
%径向基核函数 K=exp（—(norm(x—y）)^2/（2*sigma^2）)
sigma=Para1；％sigma=6；
case 4
％指数核函数 K=exp(—norm（x—y）/（2＊sigma^2）)
sigma=Para1;%sigma=3;
case 5
%Sigmoid核函数 K=1/(1+exp（—v*sum(x.*y）+c）)
v=Para1；%v=0.5；
c=Para2；%c=0;
otherwise
％自定义核函数，需由用户自行在函数内部修改,注意要同时修改好几处！
％暂时定义为 K=exp（-（sum（(x-y).^2）/（2＊sigma^2））)
sigma=Para1;%sigma=8;
end
%%
%％
%----——--—------——-—-—--构造K矩阵---—-—-———--———--—-—--—--—-——-—---——-——-—--
l=size(X，2）;

K=zeros（l,l);%K矩阵初始化
for i=1:l
for j=1：l
x=X(：，i)；
y=X(：,j)；
switch TKF％根据核函数的类型，使用相应的核函数构造K矩阵
case 1
K（i，j）=sum（x。*y);
case 2
K(i,j)=(sum（x.＊y)+c）^p;
case 3
K(i,j）=exp(-（norm（x—y))^2/（2＊sigma^2）);
case 4
K(i,j）=exp（-norm（x-y）/(2＊sigma^2))；
case 5
K(i，j)=1/(1+exp（—v*sum(x。＊y）+c）);
otherwise
K（i，j）=exp（—(sum(（x-y).^2）/(2＊sigma^2)))；
end
end
end
％%
％%
％---——----—-—构造二次规划模型的参数H，Ft，Aeq,Beq，lb,ub—---—-———-——---—-—-—--—-
%支持向量机非线性回归，回归函数的系数，要通过求解一个二次规划模型得以确定
Ft=［Epsilon＊ones(1,l）—Y,Epsilon＊ones（1,l）+Y］；
Aeq=[ones（1，l）,-ones(1，l)］;
Beq=0;
ub=C*ones（2＊l，1）；
％%
%％
%--—--————————-调用优化工具箱quadprog函数求解二次规划-—------—--——————-—---—-
OPT=optimset；
OPT。LargeScale=’off'；
OPT。Display='off'；
%％
%％
%——-—--——-——--—-—--——-———整理输出回归方程的系数---———----—-———-———--——————-—-
Alpha1=（Gamma（1：l,1））’;
Alpha2=(Gamma（(l+1）：end，1））’；
Alpha=Alpha1—Alpha2；
Flag=2*ones（1，l）;
％％
%%
％———--——----——-——---——-——支持向量的分类—-----—-——--—-——-—--—--—-———————-—
Err=0。000000000001；
for i=1：l
AA=Alpha1(i）；
BB=Alpha2(i）;
if (abs(AA-0）<=Err)&＆(abs(BB-0)〈=Err）
Flag(i）=0；％非支持向量
end
if (AA〉Err)＆＆(AA Flag(i)=2；％标准支持向量
end
if （abs（AA-0）<=Err）&&(BB〉Err)＆&(BB Flag（i)=2；%标准支持向量
end
if （abs(AA—C)<=Err)＆＆（abs（BB-0)〈=Err)
Flag(i)=1；％边界支持向量
end
if (abs（AA—0）〈=Err）＆&（abs(BB—C）<=Err）
Flag（i)=1；%边界支持向量
end
end
％%
％%
%---—-----—--—-———-—-计算回归方程中的常数项B-——--—-—————-—-—--————--————-———-
B=0；
counter=0;
for i=1：l
AA=Alpha1（i）；
BB=Alpha2（i)；
if （AA〉Err）＆&(AA ％计算支持向量加权值
SUM=0;
for j1：l
if Flag(j）〉0
switch TKF
case 1
SUM=SUM+Alpha（j）*sum(X（:,j）。＊X(：,i)）；
case 2
SUM=SUM+Alpha（j）＊（sum（X(:，j)。*X(：,i)）+c)^p；
case 3
SUM=SUM+Alpha(j)*exp(-(norm（X(:，j)—X(：，i）)）^2/（2*sigma^2))；
case 4
SUM=SUM+Alpha(j）*exp（—norm（X(：，j)—X(：，i）)/(2＊sigma^2）)；
case 5
SUM=SUM+Alpha(j)*1/(1+exp(v*sum(X(：,j).*X(:，i))+c))；
otherwise
SUM=SUM+Alpha（j）*exp（-(sum（(X(：,j）—X(：，i)).^2）/(2*sigma^2)））;
end
end
end
b=Y(i）-SUM-Epsilon；
B=B+b；
counter=counter+1；
end
if （abs(AA-0)〈=Err）＆＆（BB>Err）&＆（BB SUM=0；
for j=1：l
if Flag(j）>0
switch TKF
case 1
SUM=SUM+Alpha（j)*sum（X(：,j）。*X（:，i））;
case 2
SUM=SUM+Alpha(j）*(sum（X（：,j）.*X(：,i）)+c)^p；
case 3
SUM=SUM+Alpha(j)*exp(—(norm（X(：，j)—X(：，i)))^2/（2＊sigma^2)）;
case 4
SUM=SUM+Alpha(j)*exp(—norm(X(：,j）—X(:，i))/(2＊sigma^2)）；
case 5
SUM=SUM+Alpha（j)＊1/（1+exp（—v*sum（X（：，j)。*X(：，i))+c）);
otherwise
SUM=SUM+Alpha（j）*exp（—（sum((X(:，j）—X(:,i^2)/（2*sigma^2)));
end
end
end
b=Y(i）-SUM+Epsilon;
B=B+b;
counter=counter+1;
end
end
if counter==0
B=0；
else
B=B/counter；
end

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function y=Regression（Alpha,Flag，B，X,Y,TKF,Para1，Para2,x)
%-—-—--—-—---—---—-—-—---—--——-----—-—--—---—————————---—————---———--—-—--—
% Regression。m
% 与SVMNR。m函数配套使用的仿真测试函数
% 函数功能：
％ 本函数相当于支持向量得到的回归方程的解析方程，输入一个待测试的列向量x，得到一
% 个对应的输出值y
％ GreenSim团队原创作品，转载请注明
％ GreenSim团队长期从事算法设计、代写程序等业务
% 欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→http：//
％-—----—-—-——----—----—--—-—-—----—-—---——-——-—--—--—----————-———-—-—-———-
％ 输入参数列表
% Alpha 支持向量的加权系数（α－α＊）向量
% Flag 1×l标记，0对应非支持向量，1对应边界支持向量,2对应标准支持向量
% B 回归方程中的常数项
％ X 输入样本原始数据,n×l的矩阵,n为变量个数，l为样本个数
% Y 输出样本原始数据，1×l的矩阵，l为样本个数
％ Para1 核函数中的第一个参数
％ Para2 核函数中的第二个参数
% 注：关于核函数参数的定义请见Regression。m和SVMNR.m内部的定义
% x 待测试的原始数据,n×1的列向量
% 输出参数列表
％ y 仿真测试的输出值

％%
％-—-———-————-——--———-—-—核函数参数初始化-—-—--——-——-------——-——-———-—---—-—-
switch TKF
case 1
%线性核函数 K=sum(x.*y）
％没有需要定义的参数
case 2
％多项式核函数 K=（sum(x.*y）+c)^p
c=Para1;%c=0.1；
p=Para2；%p=2;
case 3
％径向基核函数 K=exp（—（norm(x-y)）^2/(2*sigma^2））
sigma=Para1;%sigma=6；
case 4
指数核函数 K=exp(-norm（x—y）/(2*sigma^2))
sigma=Para1;%sigma=3；
case 5
%Sigmoid核函数 K=1/（1+exp(—v*sum（x.＊y）+c)）
v=Para1;％v=0。5;
c=Para2；％c=0；
otherwise
％自定义核函数，需由用户自行在函数内部修改，注意要同时修改好几处！
％暂时定义为 K=exp（—(sum（（x-y)。^2)/(2*sigma^2）))
sigma=Para1;%sigma=8;
end
%％
%%
％---—-——-——---——--———-—数据归一化处理-————--—-----————-—---————--—-—--——---—
[X，minX,maxX］=premnmx(X)；
x=2＊((x-minX）。/（maxX—minX））-1;
[Y,minY,maxY］=premnmx（Y);
%％
％%
%-—-—-—-—-—————-——--——计算仿真测试的输出值—————----———-———---—-—--—---—-—-—-
l=length（Alpha)；
SUM=0;
for i=1：l
if Flag（i)〉0
switch TKF
case 1
SUM=SUM+Alpha（i）＊sum(x.＊X（：,i)）;
case 2
SUM=SUM+Alpha（i）＊(sum（x.＊X（：，i））+c)^p;
case 3
SUM=SUM+Alpha(i)*exp（-(norm(x-X(:，i））)^2/(2＊sigma^2)）;
case 4
SUM=SUM+Alpha(i）＊exp(-norm（x-X（:,i)）/（2＊sigma^2));
case 5
SUM=SUM+Alpha（i)*1/（1+exp(—v＊sum(x.＊X(:，i）)+c));
otherwise
SUM=SUM+Alpha（i)*exp(-(sum（（x—X（：,i）)。^2）/（2＊sigma^2）））；
end
end
end
y=SUM+B;
％%
%％
%--——---————-—————-—-反归一化处理---—--—----—--—--———--—————-—---—----—-----
y=postmnmx（y,minY，maxY）；