基于改进的飞蛾扑火算法的最小乘支持向量机（LS-SVM）预测的MATLAB源码

基于改进的飞蛾扑火算法的最小乘支持向量机（LS-SVM）预测的MATLAB源码

飞蛾扑火算法（Firefly Algorithm）是一种基于自然界中飞蛾的行为模式而设计的优化算法。最小乘支持向量机（LS-SVM）是一种非常有效的机器学习算法，用于分类和回归问题。本文将介绍如何基于改进的飞蛾扑火算法来优化LS-SVM，并提供相应的MATLAB源码。

LS-SVM是一种通过求解线性方程组来训练支持向量机的变体。它通过引入拉格朗日乘子来将原问题转化为对偶问题，从而避免了求解大规模的线性方程组。LS-SVM具有较快的训练速度和较小的存储需求，因此在实际应用中得到了广泛的使用。

改进的飞蛾扑火算法是对传统飞蛾扑火算法的改进和优化。它利用飞蛾之间的亮度和距离关系来模拟自然界中的光吸引行为，并通过迭代搜索的方式寻找最优解。改进的算法通过调整飞蛾之间的相互作用规则和参数设置，提高了算法的搜索效率和收敛速度。

下面是基于改进的飞蛾扑火算法优化LS-SVM的MATLAB源码示例：

% 设置LS-SVM参数
sigma = 0.1;