基于Matlab鲸鱼算法优化的支持向量机回归预测

基于Matlab鲸鱼算法优化的支持向量机回归预测

近年来，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）在机器学习领域中取得了广泛的应用。然而，SVM模型的参数优化一直是一个关键的问题。为了解决这个问题，研究者们提出了许多优化算法。本文将介绍一种基于Matlab的鲸鱼算法，用于优化SVM回归预测。

1. 简介
   支持向量机是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。它的基本思想是通过寻找一个最优的超平面，将数据集划分为不同的类别或预测连续变量的值。SVM在处理小样本、非线性和高维数据方面具有很好的性能。

2. SVM回归模型
   SVM回归是使用SVM算法进行回归分析的一种方法。与传统的回归方法不同，SVM回归通过寻找一个边界区域，使得数据点尽可能地接近该边界，同时满足一定的容忍度。这个边界区域由支持向量和边界线组成。

3. 鲸鱼算法
   鲸鱼算法是一种基于模拟鲸鱼行为的优化算法，用于解决复杂的优化问题。它模拟了鲸鱼的群体行为，包括搜索、觅食和迁徙。通过不断的迭代和更新，鲸鱼算法能够找到最优解。

4. 基于Matlab的实现
   在Matlab中，我们可以使用libsvm工具包来实现SVM回归模型。首先，我们需要准备训练数据集和测试数据集。然后，使用libsvm函数进行模型训练和预测。接下来，我们将介绍如何使用鲸鱼算法对SVM回归模型进行参数优化。

% 导入libsvm工具包