基于MATLAB的天鹰算法优化支持向量机（SVM）的数据回归预测

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，可以用于回归预测问题。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB中的天鹰算法（Eagle Strategy）来优化最小乘支持向量机（AO-LSSVM）模型，以提高数据回归预测的准确性。我们还将提供相应的MATLAB源代码，以便读者能够实际运行并理解算法的实现过程。

首先，我们需要了解最小乘支持向量机（AO-LSSVM）的原理。AO-LSSVM是对标准支持向量机（SVM）的改进，通过引入最小乘算子来减少模型的复杂性和计算量。具体而言，AO-LSSVM通过求解一个二次规划问题来确定支持向量和回归系数，使得模型能够最优地拟合训练数据。

接下来，我们将使用天鹰算法来优化AO-LSSVM模型。天鹰算法是一种基于鸟类觅食行为的优化算法，其模拟了鹰类在搜索食物时的策略。该算法具有较强的全局搜索能力和收敛性，适用于解决复杂的优化问题。在本文中，我们将利用天鹰算法来搜索最优的回归参数，从而提高AO-LSSVM模型的预测性能。

以下是使用MATLAB实现基于天鹰算法优化AO-LSSVM模型的代码：

% 数据准备
load('data.mat')