MATLAB遗传算法优化LSSVM建模预测系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现遗传算法优化的最小二乘支持向量机建模系统，自动调参提升模型精度。支持数据预处理、模型训练与预测，适用于回归与分类任务。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个集成遗传算法（GA）优化与最小二乘支持向量机（LS-SVM）的智能建模系统。系统通过遗传算法对LS-SVM的关键参数进行自动寻优，有效提升模型在回归预测或分类识别任务中的性能。该系统提供从数据预处理、参数优化、模型训练到性能评估与可视化的完整流程，采用模块化设计，具有良好的可扩展性和易用性。

功能特性

• 自动参数优化：利用遗传算法自动搜索LS-SVM模型的最优超参数组合，避免繁琐的手动调参。
• 多功能支持：适用于回归预测（如房价预测）与分类识别（如图像分类）等多种机器学习任务。
• 灵活数据处理：支持导入.mat、.csv、.xlsx等多种格式的数据集，并提供数据归一化等预处理功能。
• 全面结果输出：输出最优参数、模型文件、预测结果、性能评估指标（RMSE、MAE、准确率等）以及优化过程与预测结果的可视化图表。
• 用户友好界面：提供图形化界面（GUI），方便用户配置参数、启动优化训练并查看结果。

使用方法

1. 准备数据：确保您的训练数据集和测试数据集为支持的格式（如.csv, .xlsx, .mat），并包含特征矩阵和标签向量。
2. 配置参数：通过界面或配置文件设置遗传算法参数（种群大小、进化代数等）和LS-SVM模型配置（核函数类型、参数搜索范围等）。
3. 运行系统：启动主程序。系统将自动执行GA优化LS-SVM参数、训练最终模型、并对测试集进行预测。
4. 获取结果：查看输出的最优参数、模型性能评估指标，并分析优化过程曲线和预测结果对比图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• MATLAB：版本 R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的总控核心，负责调用并协调各个功能模块。其主要能力包括初始化图形用户界面以接收用户输入，调度数据预处理模块完成数据加载与清洗，控制遗传算法优化流程以实现对支持向量机参数的自动寻优，管理模型的训练与验证过程，执行最终预测并生成性能评估报告，同时驱动可视化模块绘制优化进程与预测效果对比图。