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雷达卡
Python
实现基于
SMA+WOA+BOA-LSSVM
基于黏菌算法
（SMA）+
鲸鱼算法
（WOA）+
蝴蝶算法
（BOA）
优化LSSVM
回归预测的详细项目实例
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随着机器学习和人工智能技术的不断发展，基于数据驱动的预测模型已经在许多领域取得了显著的成效。特别是在回归预测任务中，支持向量机（SVM）因其优良的泛化能力和准确度而被广泛应用。然而，传统SVM算法在处理大规模数据和复杂模式时，存在参数选择困难的问题，导致其性能无法得到充分发挥。为了解决这一问题，近年来，基于优化算法的支持向量机（LSSVM，Least Squares Support
Vector Machine）得到了广泛关注，尤其是结合优化算法提高其预测精度的研究成为热点。
在众多优化算法中，黏菌算法（SMA）、鲸鱼算法（WOA）和蝴蝶算法（BOA）因其独特的启发式搜索策略，在优化问题中展现出较强的能力。黏菌算法模拟了黏菌生物在寻找食物过程中自适应优化的行为，鲸鱼算法灵感来源于鲸鱼群体捕食时的集体行为 ...
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