基于MATLAB的布谷鸟算法优化GMM时间序列预测

基于MATLAB的布谷鸟算法优化GMM时间序列预测

时间序列预测在许多领域中都具有重要的应用价值，例如金融、气象和交通等。为了提高时间序列预测的准确性，可以利用机器学习算法进行优化。本文将介绍如何使用MATLAB编写代码，将布谷鸟算法与高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）相结合，以优化时间序列预测。

首先，让我们了解一下布谷鸟算法。布谷鸟算法是一种模拟自然鸟群觅食行为的优化算法。在该算法中，每个鸟个体代表一个解决方案，并且通过模拟觅食过程中的搜索行为来更新鸟个体的位置。布谷鸟算法具有较好的全局搜索能力和收敛性能，适用于解决许多优化问题。

接下来，我们将介绍如何使用布谷鸟算法优化GMM时间序列预测模型。以下是MATLAB代码示例：

% 步骤1：准备数据
data = load('timeseries_data.mat');
X = data.X