本文介绍了一种使用Matlab实现的差分进化改进灰狼算法，用于优化支持向量回归（SVR）模型的参数选择，以提升其预测精度和收敛速度。算法结合了DE的全局搜索能力和GWO的优化策略，通过适应度函数评估模型性能，并在实际应用中可根据问题调整参数。
支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种广泛应用于回归问题的机器学习方法。然而，SVR的性能很大程度上依赖于选择合适的参数和核函数。为了提高SVR的预测准确性，本文提出了一种基于Matlab的差分进化改进灰狼算法来优化SVR模型的方法。
差分进化（Differential Evolution，DE）是一种全局优化算法，其通过模拟生物进化过程中的变异和交叉操作来搜索最优解。灰狼算法（Grey Wolf Optimization，GWO）是受灰狼群体行为启发而提出的优化算法，通过模拟灰狼的种群行为来搜索最优解。本文将差分进化算法应用于灰狼算法的优化过程中，以提高算法的全局搜索能力和收敛速度，从而优化SVR的参数。
以下是该算法的Matlab代码实现：
% 参数设置
Max_iter = 100; % 最大迭代次数
NP = 
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