基于优化的鲸鱼算法改进支持向量机（SVM）进行时序数据预测（附带MATLAB代码）

基于优化的鲸鱼算法改进支持向量机（SVM）进行时序数据预测（附带MATLAB代码）

引言：
时序数据预测是许多领域中的重要问题，如金融、气象、股票市场等。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。本文将介绍如何使用鲸鱼算法优化支持向量机来进行时序数据预测，并提供相应的MATLAB代码。

1. 支持向量机（SVM）简介
   支持向量机是一种监督学习算法，用于解决二分类和回归问题。它通过构建一个最优超平面来将样本点分隔开。在时序数据预测中，我们可以将其应用于回归问题，通过训练一个模型来预测未来的数据点。

2. 鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）
   鲸鱼算法是一种基于自然界中鲸鱼行为的优化算法。它模拟了鲸鱼的搜索和迁徙行为，通过更新候选解来寻找最优解。鲸鱼算法具有较强的全局搜索能力和多样性维护能力，适用于解决各种优化问题。

3. 基于鲸鱼算法优化的支持向量机（SVM）
   为了提高支持向量机的性能，我们可以使用鲸鱼算法来优化其参数。具体步骤如下：

步骤1：导入数据
首先，我们需要导入时序数据，确保数据格式正确，并进行必要的预处理。

% 导入数据
data = load