【SVM回归预测】基于matlab粒子群算法优化SVM回归预测(多输入多输出)【含Matlab源码 1421期】

本文介绍了基于matlab的粒子群算法优化SVM回归预测的实现,详细阐述了粒子群算法的原理、特点及类型,包括基本、标准、压缩因子和离散版本的算法。此外,还探讨了SVM的基础知识,为读者提供了部分源代码和matlab版本信息,是matlab优化算法与SVM结合应用的实用参考资料。

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一、运行结果

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二、粒子群算法简介

1 引言
自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣所在。生物学家Craig Reynolds在1987年提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型,在他的仿真中,每一个个体都遵循:避免与邻域个体相撞:匹配邻域个体的速度;飞向鸟群中心,且整个群体飞向目标。仿真中仅利用上面三条简单的规则,就可以非常接近地模拟出鸟群飞行的现象。

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