基于PSO-LSSVM的MATLAB超参数自动优化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现粒子群优化算法（PSO）自动调优最小二乘支持向量机（LSSVM）的超参数。通过智能迭代搜索，提升模型回归/分类性能，适用于数据建模与预测任务。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的最小二乘支持向量机超参数自动调优系统

项目介绍

本项目实现了一个智能参数优化框架，通过粒子群优化（PSO）算法自动搜索最小二乘支持向量机（LSSVM）的最佳超参数组合。系统将PSO的全局搜索能力与LSSVM的回归/分类性能相结合，通过迭代优化过程寻找使得模型性能最优的超参数配置。系统支持交叉验证评估，可有效避免过拟合，提升模型泛化能力，为机器学习模型超参数调优提供高效自动化解决方案。

功能特性

• 智能超参数搜索：采用粒子群优化算法自动探索LSSVM超参数空间
• 多核函数支持：支持线性核、多项式核、径向基核函数等多种核函数类型
• 交叉验证评估：内置交叉验证机制，确保模型评估的稳健性
• 性能可视化：提供优化过程收敛曲线，直观展示搜索过程
• 全面输出结果：输出最优参数组合、模型性能指标及详细分析报告
• 灵活配置：支持用户自定义PSO参数和LSSVM参数搜索范围

使用方法

数据准备

准备训练数据集（数值型矩阵，m×n，m为样本数量，n为特征维度）和对应的标签数据（分类问题为类别标签向量，回归问题为连续值向量）。

参数配置

设置以下参数：

• PSO算法参数：种群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子等
• LSSVM参数搜索范围：正则化参数C的取值区间、核函数参数（如RBF核的σ）的取值区间
• 核函数类型选择：线性核、多项式核、径向基核函数等

运行优化

执行主程序，系统将自动完成以下过程：

1. 初始化PSO种群
2. 迭代优化超参数组合
3. 使用交叉验证评估每组参数性能
4. 输出最优结果和分析报告

结果获取

系统将输出：

• 最优超参数组合（最佳正则化参数C值和核参数值）
• 优化过程收敛曲线
• 最终模型性能指标（分类准确率/回归均方误差等）
• 训练完成的LSSVM模型对象
• 参数优化分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 优化工具箱（推荐）
• 足够的内存容量以处理数据集大小和种群规模

文件说明

主程序文件整合了粒子群优化算法与最小二乘支持向量机的核心功能，实现了参数初始化、种群进化、适应度评估、收敛判断等完整优化流程。该文件负责协调整个系统的运行逻辑，包括数据预处理、优化算法执行、模型训练验证以及结果输出等关键环节，为用户提供一站式的超参数自动调优服务。