基于 MATLAB 的灰狼算法优化最小支持向量机（GWO-LSSVM）数据预测

基于 MATLAB 的灰狼算法优化最小支持向量机（GWO-LSSVM）数据预测

灰狼算法（Grey Wolf Optimization，简称 GWO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于灰狼的群体行为。它模拟了灰狼在搜索食物时的协同与个体行为，被广泛应用于解决不同类型的优化问题。本文将结合灰狼算法和最小支持向量机（LSSVM）进行数据预测，以展示其在实际问题中的应用。

首先，我们需要了解最小支持向量机（LSSVM）算法。LSSVM是支持向量机（SVM）的一种变体，它通过引入核函数，将数据映射到高维特征空间，并在此空间中构建一个超平面以实现分类或回归。相比于传统的SVM，LSSVM具有更好的泛化性能和较低的计算复杂度。

接下来，我们将介绍如何使用 MATLAB 实现灰狼算法优化最小支持向量机（GWO-LSSVM）数据预测。

步骤一：数据准备
首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含输入特征和对应的目标变量。确保数据集已经加载到 MATLAB 的工作空间中。

步骤二：灰狼算法优化
接下来，我们将利用灰狼算法优化LSSVM的参数。这些参数包括核函数类型、正则化参数和惩罚因子等。通过优化这些参数，我们可以提高LSSVM模型的性能。

以下是使用灰狼算法优化参数的 MATLAB 代码示