使用鲸鱼算法优化LSSVM数据预测 - MATLAB源码实现

使用鲸鱼算法优化LSSVM数据预测 - MATLAB源码实现

在数据预测领域，使用机器学习算法可以大幅提高准确性和效率。其中，Least Squares Support Vector Machine（LSSVM）被广泛应用于数据预测问题中。然而，在实际应用中，如何优化LSSVM模型的参数仍然是一个挑战。为了解决这个问题，人们提出了多种不同的优化算法，其中鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm）是一种近年来备受关注的优化算法。

本文将介绍如何使用鲸鱼算法来优化LSSVM模型并实现数据预测。我们将使用MATLAB编写源代码，并通过实例来演示算法的效果。

首先，我们需要准备数据集。在本次实验中，我们选择UCI的Wine Quality数据集进行预测。该数据集包括11个输入变量和1个输出变量。我们首先读取数据集，用3/4的数据训练LSSVM模型，剩下的数据用于测试模型的准确性。

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data=xlsread('winequality-red.xlsx');
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