基于改进飞蛾扑火算法的最小二乘支持向量机预测模型

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布

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文章标签：算法支持向量机机器学习 matlab

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本文结合改进的飞蛾扑火算法与最小二乘支持向量机，提出了一种预测模型。通过在MATLAB环境中使用LIBSVM库，设置参数并构建适应度函数，实现了模型的优化。该模型展示了优秀的分类和回归性能，具有高预测精度和泛化能力。

基于改进飞蛾扑火算法的最小二乘支持向量机预测模型

最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）是一种用于分类与回归的机器学习方法。而飞蛾扑火算法（Firefly Algorithm，FA）则是一种基于自然界行为的启发式优化算法。本文将结合二者，介绍一种基于改进飞蛾扑火算法的最小二乘支持向量机预测模型。

首先，我们需要安装MATLAB和LIBSVM，将LIBSVM加入MATLAB环境变量中。接下来，我们可以使用以下代码进行数据导入，其中“x”是输入变量，“y”是输出变量，“c”是惩罚因子，即对误差的容忍度，“t”是核函数类型，这里选择径向基函数。