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zlp-lw

木虫 (正式写手)

[交流] svm 预测 已有2人参与

各位大侠:
    您好,我用30个案例分析中的第14章的svm回归预测抑制剂的半浓度,并把其程序进行改写,但是出现了一些意想不到的情况。特向您请教:在第14章的例子中,最后的测试为什么不用测试集,而是用原始训练数据做测试,这样的测试效果很好,但是有什么效果呢?在我做的例子中,我用42个数据作为训练,10个数据作为测试集,对测试集我照着您这个例子中的训练集进行了归一化、反归一化处理,最后用训练模型进行测试,效果非常的差,我不知道这是什么原因?是我程序哪里出了问题,您能帮我看一下吗,我也30个案例分析的忠实读者。谢谢您
xx=xlsread('1.xls');
y=xlsread('1-1.xls');
xx=xx';
sh=[y,xx];

%% 数据的提取和预处理
% 数据是一个52*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的负荷数据和影响因素
% 提取数据
[m,n] = size(x);
ts = x(1:m,1);
tsx = x(1:m,2:6);
% 数据预处理,将原始数据进行归一化
ts = ts';
tsx = tsx';
% mapminmax为matlab自带的映射函数
% 对ts进行归一化
[TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2);
% 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
TS = TS';
% mapminmax为matlab自带的映射函数
% 对tsx进行归一化
[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2);
% 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
TSX = TSX';
%% 选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g
bestc=1;bestg=1.6245;
bestc,cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.01'];
model = svmtrain(TS,TSX,cmd);
%% SVM网络回归预测
[predict,mse] = svmpredict(TS,TSX,model);
predict = mapminmax('reverse',predict',TSps);
predict = predict';
% 打印回归结果
str = sprintf( '均方误差 MSE = %g 相关系数 R = %g%%',mse(2),mse(3)*100);
disp(str);
%% 结果分析
figure;
hold on;
plot(ts,'-o');
plot(predict,'r-^');
legend('原始数据','回归预测数据');
hold off;
xlabel('小时','FontSize',12);
ylabel('/Wh','FontSize',12);
grid on;
figure;
error = predict - ts';
plot(error,'rd');
title('误差图(predicted data - original data)','FontSize',12);
xlabel('小时','FontSize',12);
ylabel('误差量','FontSize',12);
grid on;
figure;
error = (predict - ts')./ts';
plot(error,'rd');
title('相对误差图(predicted data - original data)/original data','FontSize',12);
xlabel('小时)','FontSize',12);
ylabel('相对误差量','FontSize',12);
grid on;
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qusong007

禁虫 (初入文坛)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
本帖内容被屏蔽

6楼2018-05-04 09:34:25
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zlp-lw

木虫 (正式写手)

怎么没有人指点指点啊
2楼2012-11-08 17:19:58
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himyou

银虫 (小有名气)

★ ★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
csgt0: 金币+1, 欢迎交流 2012-11-13 17:52:18
我也遇到过这样的问题,你用SVMcgForRegress或者gaSVMcgForRegress进行参数寻优

或者你多增加训练集和测试集
3楼2012-11-13 17:06:13
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zlp-lw

木虫 (正式写手)

引用回帖:
3楼: Originally posted by himyou at 2012-11-13 17:06:13
我也遇到过这样的问题,你用SVMcgForRegress或者gaSVMcgForRegress进行参数寻优

或者你多增加训练集和测试集

我用SVMcgForRegress进行参数寻优,可是数据的输入不一样时预测的结果不一样,下面是我的数据输入的程序,帮我看看是什么原因吧?
%% 数据的提取和预处理

% 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19)
% 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数
% 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额.
xx=xlsread('TXFZMSHF1.xls');
y=xlsread('ShiyanzhiDuishu1.xls');

xx=xx';
sh=[y,xx];
[m,n] = size(sh);
ts = sh(1:m,1);
tsx = sh(1:m,;


% 画出原始上证指数的每日开盘数
%figure;
%plot(ts,'LineWidth',2);
%title('上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12);
%grid on;

% 数据预处理,将原始数据进行归一化

ts = ts';
tsx = tsx';

% mapminmax为matlab自带的映射函数
[TS,TSps] = mapminmax(ts);       
% 将映射函数的范围参数分别置为1和2
TSps.ymin = 1;
TSps.ymax = 2;
% 对ts进行归一化
[TS,TSps] = mapminmax(ts,TSps);       

% 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像
figure;
plot(TS,'LineWidth',2);
title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12);
grid on;
% 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
TS = TS';
TS1 = TS(43:m,1);
TS = TS(1:m-10,1);
% mapminmax为matlab自带的映射函数
[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx);       
% 将映射函数的范围参数分别置为1和2
TSXps.ymin = 1;
TSXps.ymax = 2;
% 对tsx进行归一化
[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,TSXps);       
% 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
TSX = TSX';
TSX1 = TSX(43:m,1:n);
TSX = TSX(1:m-10,1:n);
这个输入,预测的效果是非常好的,其相关系数都达到了0.9996左右了,而用下面的输入程序,则预测结果不太理想。。

%% 数据的提取和预处理

% 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19)
% 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数
% 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额.
xx=xlsread('1.xls');
y=xlsread('1-1.xls');
xx=xx';
sh=[y,xx];
[m,n] = size(sh);
ts = sh(1:m,1);
tsx = sh(1:m,;


% 画出原始上证指数的每日开盘数
%figure;
%plot(ts,'LineWidth',2);
%title('上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12);
%grid on;

% 数据预处理,将原始数据进行归一化

ts = ts';
tsx = tsx';

% mapminmax为matlab自带的映射函数
[TS,TSps] = mapminmax(ts);       
% 将映射函数的范围参数分别置为1和2
TSps.ymin = 1;
TSps.ymax = 2;
% 对ts进行归一化
[TS,TSps] = mapminmax(ts,TSps);       

% 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像
figure;
plot(TS,'LineWidth',2);
title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12);
grid on;
% 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
TS = TS';
TS1 = TS(43:m,1);
TS = TS(1:m-10,1);
% mapminmax为matlab自带的映射函数
[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx);       
% 将映射函数的范围参数分别置为1和2
TSXps.ymin = 1;
TSXps.ymax = 2;
% 对tsx进行归一化
[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,TSXps);       
% 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
TSX = TSX';
TSX1 = TSX(43:m,2:n);
TSX = TSX(1:m-10,2:n);
希望您和各位能指点指点。。。
4楼2012-11-14 09:19:27
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