Matlab
实现GWO-SVR
灰狼算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测的详细项目实例
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在现代社会中,随着大数据时代的到来,越来越多的行业和领域需要从海量的数据中挖掘有价值的信息。数据预测、回归分析、模式识别等任务在各个领域中扮演着重要角色。特别是随着机器学习技术的进步,许多基于监督学习的算法已经被广泛应用于实际问题的解决中。在这其中,支持向量机(SVM)作为一种强大的监督学习算法,在回归分析和分类任务中得到了广泛应用。它通过寻找最优超平面来进行回归或分类,在高维空间中具有出色的泛化能力。然而,SVM在处理回归任务时,模型的性能和预测效果往往受到其超参数选择的影响较大。传统的SVM超参数选择方法往往依赖人工经验或试错法,这不仅效率低下,而且容易陷入局部最优解。
为了克服这些问题,近年来,群体智能优化算法得到了广泛关注。灰狼优化算法(GWO)作为一种新兴的群体智能优化算法,通过模拟灰狼群体捕猎时的社会行为来进行全局优化。GWO具有较强的全局搜索能力,在优化问题中能 ...


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