基于Matlab的布谷鸟搜索算法优化SVM回归预测

基于Matlab的布谷鸟搜索算法优化SVM回归预测

引言：
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，可用于回归预测任务。布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm，CSA）是一种基于模拟鸟类覆巢产卵行为的优化算法，具有全局收敛性和较高的搜索效率。本文将介绍如何使用Matlab编写布谷鸟搜索算法来优化SVM回归预测模型，并提供相应的源代码。

1. SVM回归预测
   SVM回归是通过寻找一个最优超平面，使得样本点离该超平面的距离最小化，从而实现回归预测。具体而言，给定训练样本集{(x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn)}，其中xi为输入特征，yi为对应的输出值。SVM回归的目标是找到一个线性函数f(x) = w·x + b，使得对于所有的i，满足|f(xi) - yi| ≤ ε，并尽可能使ε最小。

2. 布谷鸟搜索算法
   布谷鸟搜索算法是一种基于自然界中鸟类繁殖行为的优化算法，通过模拟布谷鸟产卵行为实现对搜索空间的探索。算法的基本思想是维护一组鸟巢（解空间），每个巢对应一个候选解。通过模拟鸟类寻找巢穴和偷窃他巢中蛋的行为，实现候选解之间的信息传递和进化。

3. 布谷鸟搜索算法优化SVM回归预测
   3.1 数据预处理
   首先，对于给定的训练数据集，进行数据标准化处理，将特征值缩放至合适的范围。常用的方法是Z-score标准化，即将每个特征值减去均值，再除以标准差。

3.2 布谷鸟搜索算法
在布谷鸟搜索算法中，每个巢对应一个候选解，也就是一组SVM模型参数。初始时，随机生成一组巢。然后，根据适应