基于MATLAB的鲸鱼算法优化支持向量机（SVM）时序数据预测

基于MATLAB的鲸鱼算法优化支持向量机（SVM）时序数据预测

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。然而，在处理时序数据预测问题时，SVM的性能可能受到数据特征和参数选择的限制。为了改善SVM在时序数据预测中的性能，可以结合鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）进行优化。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于鲸鱼算法优化的支持向量机时序数据预测。

首先，我们需要安装MATLAB软件，并确保具备SVM和WOA的相关工具包。接下来，我们将按照以下步骤进行实现。

步骤1：数据准备

首先，我们需要准备时序数据作为训练集和测试集。可以使用MATLAB的数据处理工具，如csvread()函数，从外部文件中加载数据集。确保数据集包含输入特征和相应的输出标签。

% 加载数据集
data = csvread('data.csv');
X