基于人工蜂群算法优化的支持向量机（SVM）回归预测

基于人工蜂群算法优化的支持向量机（SVM）回归预测

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于数据分类和回归预测问题。在回归预测中，SVM可以用来建立输入变量和输出变量之间的非线性关系模型。为了提高SVM的预测性能，我们可以使用人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm）进行参数优化。在本文中，我们将介绍如何使用人工蜂群算法优化最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，简称LSSVM）来实现数据回归预测，并提供相应的MATLAB代码。

LSSVM是一种基于SVM的回归方法，它通过最小化误差平方和的方式来拟合数据。与传统的SVM不同，LSSVM通过引入拉格朗日乘子来求解支持向量和回归系数。通过使用人工蜂群算法优化LSSVM的参数，我们可以提高回归模型的泛化能力和预测性能。

首先，我们需要导入MATLAB的支持向量机工具包，该工具包提供了用于构建SVM回归模型的函数。以下是导入所需工具包的MATLAB代码：

% 导入SVM工具包
addpath('SVM_Toolbox');