基于 MATLAB 麻雀算法优化 LSSVM 回归预测

基于 MATLAB 麻雀算法优化 LSSVM 回归预测

麻雀算法（Sparrow Optimization Algorithm，SOA）是一种模拟麻雀觅食行为的启发式优化算法，通过模拟麻雀的个体行为和群体协作，寻找最优解。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现基于麻雀算法优化的 Least Squares Support Vector Machine（LSSVM）回归预测模型，并提供相应的源代码。

LSSVM 是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的一种变体，它在解决回归问题时更加高效。LSSVM 通过寻找最佳的超平面来进行回归预测，同时利用支持向量来表示训练样本之间的关系。优化 LSSVM 模型的目标是最小化预测误差。

首先，我们需要导入相关的 MATLAB 工具箱，包括Statistics and Machine Learning Toolbox和Global Optimization Toolbox。这些工具箱提供了实现 LSSVM 和麻雀算法的函数。

% 导入数据集
data = load('data.mat')