基于Matlab的狮群算法优化最小乘支持向量机（LSO-LSSVM）数据回归预测

基于Matlab的狮群算法优化最小乘支持向量机（LSO-LSSVM）数据回归预测

狮群算法（Lion Optimization Algorithm，LOA）是一种基于自然界狮群行为的启发式优化算法，它模拟了狮群中的捕食、迁徙和社交行为。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的机器学习算法，用于分类和回归问题。在本文中，我们将结合狮群算法和支持向量机，提出一种基于Matlab的LSO-LSSVM数据回归预测方法。

首先，我们需要准备一些数据用于回归预测。假设我们有一个包含输入特征X和对应输出Y的数据集。我们的目标是训练一个LSO-LSSVM模型，以便根据输入特征X预测输出Y。

以下是使用Matlab实现LSO-LSSVM数据回归预测的源代码：

% 步骤1：数据预处理
X = % 输入特征矩阵
Y = % 输出向量

% 步骤2：参数初始化
maxIter = 100;