使用改进的差分进化算法优化支持向量回归预测（附matlab源代码）

使用改进的差分进化算法优化支持向量回归预测（附matlab源代码）

随着机器学习技术的不断发展和应用，支持向量回归（SVR）模型已经成为了很多实际问题中的重要工具。但是，在使用SVR模型时，如何确定SVR模型中的参数仍然是一个值得研究的问题。一种相对常见的做法是，利用优化算法来确定SVR模型的参数。

在本文中，我们使用改进的差分进化算法（DE）来优化SVR模型中的参数，从而达到更加准确的预测效果。同时，我们还采用了灰狼算法（GA）来进一步优化差分进化算法，在保证收敛速度的同时提高优化效果。

下面是我们的matlab源代码：

clear all;  
close all;  
clc;  

% load data  
load data.mat  

% define parameters  
C=0.1;  
sigma