基于MATLAB的海洋捕食者算法在时序预测中优化LSSVM模型

基于MATLAB的海洋捕食者算法在时序预测中优化LSSVM模型

时序数据预测是许多领域中的关键问题，如金融、气象和股票市场等。为了提高时序数据预测的准确性，我们可以使用机器学习算法和优化方法来优化预测模型。本文将介绍一种基于MATLAB的海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm, MPA）来优化时序数据预测中的Least Squares Support Vector Machine（LSSVM）模型。

LSSVM是一种经典的机器学习模型，广泛应用于回归和分类问题。它通过构建一个非线性映射函数将输入数据映射到高维特征空间，然后在该空间中进行线性回归或分类。为了改进LSSVM的性能，我们将使用MPA算法来优化其参数。

MPA算法是一种模拟自然界中海洋捕食者的行为的优化算法。它通过模拟鱼群中个体的觅食和逃避策略来搜索最优解。MPA算法具有全局搜索能力和较快的收敛速度，适用于解决复杂的优化问题。

下面是使用MATLAB实现基于MPA算法优化LSSVM的时序数据预测的示例代码：

% 导入数据
data = load('timeseries_data.mat')