1 简介
为确定合理的底板防水煤岩柱尺寸,减少底板突水安全事故的发生,利用支持向量机(SVM)与人工蜂群算法(ABCA)综合研究底板破坏深度问题.由于SVM训练参数惩罚因子C和核函数宽度g的选择对预测精度的影响显著,采用ABCA优化该训练参数的选择过程,建立基于SVM的底板破坏深度预测模型.选取采深,煤层倾角,采厚,工作面斜长,底板抗破坏能力和是否有切穿断层或破碎带作为影响底板破坏深度的主要影响指标,利用现场实测的30组数据作为样本对该模型进行训练和预测.结果表明:该预测模型的平均相对误差为12.5%,平均绝对误差为0.986m,均方误差为0.005,平方相关系数为0.980,较其他预测模型具有更强的泛化能力和更高的预测精度.
2 部分代码
tic % 计时
%% 清空环境，准备数据
clear
clc
close all
load wndspd % 示例数据为风速（时间序列）数据，共144个样本
% 训练/测试数据准备（用前3天预测后一天）,用前100天的数据做训练
train_input(1,:)=wndspd(1:97);
train_input(2,:)=wndspd(2:98);
train_input(3,:)=wndspd(3:99);
train_output=[wndspd(4:100)]';
test_input(1,:)=wndspd(101:end-3);
test_input(2,:)=wndspd(102:end-2);
test_input(3,:)=wndspd(103:end-1);
test_output=[wndspd(104:end)]';
% 数据归一化处理
[input_train,rule1]=mapminmax(train_input);
[output_train,rule2]=mapminmax(train_output);
input_test=mapminmax('apply',test_input,rule1);
output_test=mapminmax('apply',test_output,rule2);
%% %%%%%%%%%%%%%用ABC算法优化SVR中的参数c和g开始%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% 参数初始化
NP=20; % 蜂群规模
FoodNumber=NP/2; % 蜜源（解）数量
limit=100; % 当有蜜源连续没被更新的次数超过limit时，该蜜源将被重新初始化
maxCycle=10; % 最大迭代次数
% 待优化参数信息
D=2; % 待优化参数个数，次数为c和g两个
ub=ones(1,D)*100; % 参数取值上界，此处将c和g的上界设为100
lb=ones(1,D)*(0.01); % 参数取值下界，此处将c和g的下界设为0.01
runtime=2; % 可用于设置多次运行（让ABC算法运行runtime次）以考察程序的稳健性
BestGlobalMins=ones(1,runtime); % 全局最小值初始化，这里的优化目标为SVR预测结果中的平均平方误差（MSE），初始化为最差值1
BestGlobalParams=zeros(runtime,D); % 用于存放ABC算法优化得到的最优参数
% 如果连续没有更新的次数大于限定次数，则由侦查蜂重新初始化该蜜源
if (trial(ind)>limit)
Bas(ind)=0;
sol=(ub-lb).*rand(1,D)+lb;
ObjValSol=fobj(sol,input_train,output_train,input_test,output_test);
FitnessSol=calculateFitness(ObjValSol);
Foods(ind,:)=sol;
Fitness(ind)=FitnessSol;
ObjVal(ind)=ObjValSol;
end
iter=iter+1;
end % 一次ABC算法完结
BestGlobalMins(r)=GlobalMin; % 记录本次ABC算法的最优目标函数值
BestGlobalParams(r,:)=GlobalParams; % 记录本次ABC算法的最优参数
end % end of runs
%% %%%%%%%%%%%%%用ABC算法优化SVR中的参数c和g结束%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% 打印参数选择结果，这里输出的是最后一次ABC算法寻优得到的参数
bestc=GlobalParams(1);
bestg=GlobalParams(2);
disp('打印选择结果');
str=sprintf('Best c = %g，Best g = %g',bestc,bestg);
disp(str)
%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练
cmd_cs_svr=['-s 3 -t 2',' -c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg)];
model_cs_svr=svmtrain(output_train',input_train',cmd_cs_svr); % SVM模型训练
%% SVM网络回归预测
[output_test_pre,acc]=svmpredict(output_test',input_test',model_cs_svr); % SVM模型预测及其精度
test_pre=mapminmax('reverse',output_test_pre',rule2);
test_pre = test_pre';
err_pre=wndspd(104:end)-test_pre;
figure('Name','测试数据残差图')
set(gcf,'unit','centimeters','position',[0.5,5,30,5])
plot(err_pre,'*-');legend('预测残差：实际-预测');
figure('Name','原始-预测图')
plot(test_pre,'*r-');hold on;plot(wndspd(104:end),'bo-');
legend('预测','原始')
set(gcf,'unit','centimeters','position',[0.5,13,30,5])
result=[wndspd(104:end),test_pre];
MAE=mymae(wndspd(104:end),test_pre)
MSE=mymse(wndspd(104:end),test_pre)
MAPE=mymape(wndspd(104:end),test_pre)
%% 显示程序运行时间
toc
3 仿真结果
4 参考文献
[1]朱志洁, 张宏伟, 王春明. 基于人工蜂群算法优化支持向量机的 采场底板破坏深度预测[J]. 重庆大学学报：自然科学版, 2015, 38(6):7.
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。
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