[学习分享] MATLAB实现基于SSA-LSSVM-Adaboost麻雀搜索算法（SSA）结合最小二乘支持向量机（LSSVM）和自适应提升算法（AdaBoost） ... [推广有奖]

0关注
0粉丝

已卖：43份资源

硕士生

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 1086 个
通用积分: 235.5613
学术水平: 5 点
热心指数: 5 点
信用等级: 5 点
经验: 715 点
帖子: 32
精华: 0
在线时间: 224 小时
注册时间: 2025-8-7
最后登录: 2026-1-22

楼主

南唐雨汐

发表于 2025-8-20 08:32:21 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

MATLAB
实现基于
SSA-LSSVM-Adaboost
麻雀搜索算法（
SSA）结合最小二乘支持向量机（
LSSVM
）和自适应提升算法（
AdaBoost
）进行多变量回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着数据科学和人工智能的广泛应用，复杂的多变量回归预测问题已成为众多科学研究、工业系统控制、环境建模、金融风险预测等领域中的关键任务。在现实世界中，数据呈现出高维、非线性、噪声多、特征交互复杂等特点，传统回归模型往往难以准确捕捉这些复杂的内在规律。因此，融合多种先进智能算法，构建高效、鲁棒、具有强泛化能力的预测模型，成为当前多变量建模研究的热点方向。
在众多智能算法中，最小二乘支持向量机（LSSVM）以其良好的非线性建模能力和结构简单性，受到广泛关注。相比于标准SVM模型，LSSVM将不等式约束替换为等式约束，通过求解线性方程组实现模型训练，大大提升了计算效率。但LSSVM在高维数据处理和噪声干扰情况下，容易受到局部最优的影响，并缺乏对样本重要性自适应调控能力。
为此，自适应提升算法（AdaBoost）被引入，作为一种集成学习方法，能通过调整样本权重和集成多个弱学习器，从而有 ...