使用混沌灰狼算法优化支持向量机SVM进行数据预测的matlab源码

使用混沌灰狼算法优化支持向量机SVM进行数据预测的matlab源码

随着人工智能技术的发展，越来越多的算法被应用到了数据处理中。其中，支持向量机SVM算法在分类和回归问题中表现出色。但是，对于非线性可分的数据，SVM算法会存在一定的局限性。为了解决这个问题，我们可以使用灰狼优化算法来优化SVM模型，从而提高预测准确率。

同时，为了进一步提高模型性能，我们还采用混沌序列来加速优化过程，从而得到更好的结果。下面是基于混沌灰狼算法优化支持向量机SVM实现数据预测的matlab源码：

% 读取数据
load data.mat;

% 数据归一化处理
data = (data - min(data(:))) / (max(data(:)) - min(data(:))) * 2 - 1;
X = data(:, 1:end-1);
Y = data(:, end);

% 初始化参数
c1 = 1.5;
c2 = 1.5;
w = 1;
max_iter = 20;
pop_size = 30;
dim = size(X, 2);
lb = -100 * ones(1, dim);
ub = 100 * ones(1, dim);

% 初始化灰狼群体
X0 = lb + (ub - lb) .* rand(pop_size, dim);
V0 = zeros(pop_size, dim);
alpha = repmat(struct('pos'