基于灰狼算法优化最小二乘孪生支持向量机回归预测(GWO-LSTWSVR)附Matlab代码

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🔥 内容介绍

基于灰狼算法（GWO）优化最小二乘孪生支持向量机回归（LSTWSVR）的预测模型（GWO-LSTWSVR），是通过 GWO 算法优化 LSTWSVR 的核心参数（核参数、惩罚系数等），结合最小二乘损失的高效求解特性，提升模型对非线性、高维数据的回归预测精度，尤其适用于样本量较大或对计算效率要求较高的场景（如工业过程参数预测、能源负荷预测）。以下是该模型的技术框架、实现流程及核心优势：

一、核心原理与适配性

1. 最小二乘孪生支持向量机回归（LSTWSVR）的作用

LSTWSVR 是孪生支持向量机回归（TWSVR）的改进版本，通过将 TWSVR 中的不等式约束转化为等式约束（采用最小二乘损失），简化求解过程，核心优势在于：

2. 灰狼算法（GWO）的优化作用

GWO 模拟灰狼群体的捕食行为（α 狼引导、β 和 δ 狼辅助搜索），通过群体协作实现全局寻优，与 LSTWSVR 的适配性体现在：

• 全局搜索能力

  ：GWO 通过收敛因子a的线性衰减（从 2 降至 0），平衡 “探索”（全局范围搜索）与 “开发”（局部精细搜索），避免陷入 LSTWSVR 参数的局部最优解；

• 高效收敛

  ：相比遗传算法，GWO 参数更少（仅需种群规模和迭代次数），收敛速度更快，与 LSTWSVR 的高效求解特性匹配，适合大规模数据场景；

• 鲁棒性强

  ：对参数搜索空间的敏感性低，能稳定找到 LSTWSVR 的近似最优参数组合。

二、GWO-LSTWSVR 的实现流程

模型流程分为 数据预处理→GWO 优化 LSTWSVR 参数→模型训练与预测 三步，核心是通过 GWO 同步优化核参数与惩罚系数，最大化 LSTWSVR 的回归性能。

1. 数据预处理

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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