xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"

style="display:

none;">

CPO-LSSVM多输出回归【24年新算法】

基于冠豪猪优化算法(CPO)优化最小二乘向量机(LSSVM)的数据多输出回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手

冠豪猪优化器(Crested

Optimizer，CPO)于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based

新算法目前没人用，抓紧写paper了非常适合作为创新使用，需要的同学抓紧

[VS][VS]

程序已经调试好，仅需根据需要修改outdim值(输出个数)替换数据集即可运行数据格式为excel

2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等，图很多，符合您的需要

适合新手小白

注：保证源程序运行，

最近在研究多输出回归问题，发现了一个挺有意思的新算法——CPO-LSSVM。

这个算法结合了冠豪猪优化算法（CPO）和最小二乘向量机（LSSVM），专门用来做多输出回归预测。

CPO是2024年1月才发表的新算法，目前还没多少人用，所以如果你正在找创新点，这个算法绝对是个不错的选择。

什么是CPO-LSSVM？

简单来说，CPO-LSSVM就是用CPO来优化LSSVM的参数，从而提高多输出回归的预测精度。

CPO是一种基于冠豪猪行为的优化算法，听起来有点搞笑，但效果还不错。

LSSVM则是经典的回归模型，通过最小二乘法来拟合数据。

代码实现

下面是一段Matlab代码，展示了如何使用CPO-LSSVM进行多输出回归预测。

代码已经调试好了，直接运行就能出结果。

%
加载数据
xlsread('your_data.xlsx');
=
RMSE);

代码分析

1. 数据加载：首先从Excel文件中读取数据，

   style="background:

   3px;">X是输入特征，

   style="background:

   3px;">outdim是输出的维度，可以根据你的数据调整。

1. CPO参数初始化：

   style="background:

   3px;">cpoparams定义了CPO算法的参数，比如种群大小和最大迭代次数。

   style="background:

   3px;">params是LSSVM的初始参数。

1. CPO优化：

   style="background:

   3px;">cpooptimize函数使用CPO算法来优化LSSVM的参数

   style="background:

   3px;">fitness是目标函数，用来评估LSSVM的性能。

1. LSSVM训练与预测：使用优化后的参数训练LSSVM模型，并进行预测。

1. 评估指标：计算R2、MAE和RMSE等评估指标，输出结果。

替换数据

如果你想用自己的数据，只需要把

style="background:

3px;">your_data.xlsx替换成你的数据文件，然后调整

style="background:

3px;">outdim的值即可。

代码的注释很清晰，适合新手小白直接上手。

评价指标

代码中计算了R2、MAE和RMSE等评价指标，这些指标可以帮助你全面评估模型的性能。

R2越接近1，模型拟合得越好；MAE和RMSE越小，预测误差越小。

总结

CPO-LSSVM是一个非常有潜力的新算法，特别适合用来做多输出回归预测。

代码已经调试好了，直接运行就能出结果，非常适合新手小白。

如果你正在找创新点，这个算法绝对值得一试。

/>

CPO-LSSVM多输出回归【24年新算法】

基于冠豪猪优化算法(CPO)优化最小二乘向量机(LSSVM)的数据多输出回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手

冠豪猪优化器(Crested

Optimizer，CPO)于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based

新算法目前没人用，抓紧写paper了非常适合作为创新使用，需要的同学抓紧

[VS][VS]

程序已经调试好，仅需根据需要修改outdim值(输出个数)替换数据集即可运行数据格式为excel

2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等，图很多，符合您的需要

适合新手小白

注：保证源程序运行，

赶紧试试吧，趁着还没多少人用，抓紧写paper！