【LSSVM时间序列预测】被囊群算法优化最小二乘支持向量机TSA-LSSVM时序预测未来数据【含Matlab源码 2480期】
⛄一、被囊群算法 简介
被囊群算法对深海中被囊动物其自身的两种行为(喷气推进和种群行为)进行建模,并通过迭代计算寻找全局最优解。喷气推进行为主要利用其自身重力、海洋中的水流平流以及个体之间的相互作用力,避免个体之间出现冲突,也具有向最优个体移动的能力。喷气推进行为主要由3部分组成:避免搜索位置冲突、向最优邻居移动和向最佳个体的位置靠拢。群体行为主要为更新搜索个体最优解的位置,通过被囊动物对水流的变化和同伴的发光的神经感知确定同伴位置,共同向目标食物源位置靠拢,从而达到群体成功寻得食物的目的。TSA具体实现如图1所示。
图1 TSA流程图
2.1喷气推进
被囊动物利用其喷气推进行为来进行垂直迁移。在迁移期间,被囊动物从一个位置沿着某个方向移动到另一个位置。为了避免相邻之间搜索个体的位置冲突,计算新的位置变量A。
式中:G表示重力作用;F表示深海中的水流平流;M表示个体之间的相互作用力;变量c1、c2、c3均为[0,1]的随机数;Pmin和Pmax分别表示个体相互作用的初始速度和从属速度,一般Pmin和Pmax的值定义为1和4。
在避免邻域之间的冲突后,搜索个体向最佳邻居的方向移动,此时计算食物源与搜索个体之间的距离。第t次迭代时第i个搜索个体与食物源之间的距离为:
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