海鸥算法(SOA)优化最小二乘支持向量机回归预测模型
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此仓库提供了一个基于海鸥算法（SOA）优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）回归预测的多变量输入模型。该模型运用先进的优化算法对LSSVM进行参数调优，旨在提高回归预测的准确性。
模型特点
- 优化算法：采用海鸥算法对LSSVM模型参数进行优化，提高模型的预测性能。
- 多变量输入：支持多变量输入，适应复杂的实际问题。
- 评价指标：提供多种评价指标，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，全面评估模型性能。
- 代码质量：代码编写规范，易于学习和替换数据，方便用户根据自身需求进行调整。
使用说明
请根据提供的代码和说明文档，进行相应的数据准备和模型训练。详细的操作指南和代码注释将帮助您快速上手。
注意事项
在使用和修改代码时，请确保对算法原理和代码逻辑有足够的理解，以避免引入错误。
版权声明
未经授权，不得将此代码用于商业目的或公开发布。请在学术研究或个人学习中合理使用，并遵守相关的版权法规。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
