MATLAB实现的PSO-GSA混合算法优化SVM参数系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过融合粒子群优化（PSO）与引力搜索算法（GSA），自动优化支持向量机（SVM）的超参数（如惩罚系数C与核函数参数），有效提升分类或回归任务的性能与效率。

详 情 说 明

基于PSO-GSA混合算法的支持向量机参数优化系统

项目介绍

本项目实现了一种智能化的支持向量机（SVM）超参数优化系统。系统核心采用粒子群优化算法（PSO）与引力搜索算法（GSA）的混合策略，通过对SVM的关键参数（如惩罚系数C和核函数参数）进行自动寻优，有效提升SVM模型在分类或回归任务中的准确性与泛化能力。该系统适用于模式识别、数据预测等多种机器学习应用场景。

功能特性

• 混合优化算法：结合PSO的全局搜索能力与GSA的局部精细搜索优势，实现高效参数寻优。
• 自动超参数调优：自动搜索SVM的最优超参数组合，无需人工反复试验。
• 全面结果输出：提供最优参数组合、优化后的SVM模型、收敛曲线及性能评估指标。
• 灵活配置：支持用户自定义参数搜索范围、算法控制参数等，适应不同任务需求。

使用方法

1. 准备数据：准备训练数据集，格式为MATLAB矩阵或表格，需包含特征向量与对应标签。
2. 设置参数：

- 设定SVM参数（如C和核参数）的搜索上下界。 - 配置算法控制参数（如种群规模、迭代次数、混合权重系数等）。

1. 运行优化：执行主程序，系统将自动进行参数优化。
2. 获取结果：运行完成后，系统将输出：

- 最优SVM参数组合 - 优化后的SVM模型（可用于预测） - 收敛曲线图（展示优化过程） - 模型性能评估指标（如分类准确率、均方误差等）

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心功能流程，主要包括：初始化混合算法参数与SVM参数搜索空间，执行PSO-GSA混合优化过程以寻找SVM最优超参数组合，训练最终优化后的SVM模型，并对模型性能进行评估与结果可视化输出。