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Python
实现WOA-LSSVM
鲸鱼优化算法（
WOA）优化最小二乘支持向量机（
LSSVM
）进行多输入多输出预测的详细项目实例
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多输入多输出（MIMO）系统在现代工业、通信、自动控制、环境监测、金融分析等众多领域中广泛存在。其复杂性源于多个输入变量相互影响多个输出变量，传统建模方法常难以有效捕捉变量之间的非线性关系和高维耦合特性。机器学习方法，尤其是支持向量机（SVM）及其变种，以其优秀的泛化能力和强大的非线性映射能力，逐渐成为解决MIMO预测问题的重要手段。最小二乘支持向量机（LSSVM）是SVM的改进版本，通过将二次规划转化为线性方程组求解，显著降低了训练计算复杂度，适合处理大规模数据且保持较高预测准确性。然而，LSSVM的性能在很大程度上依赖于模型超参数（如惩罚参数γ和核函数参数σ）的选择，不恰当的参数会导致模型过拟合或欠拟合，影响预测效果。
鲸鱼优化算法（WOA）作为一种新颖的群智能优化算法，模拟座头鲸围捕猎物的行为，兼具全局搜索与局部开发能力，适合解决 ...
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