基于MATLAB的麻雀搜索算法优化SVM回归预测

基于MATLAB的麻雀搜索算法优化SVM回归预测

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种基于觅食行为和群体智能的全局优化算法。该算法模拟了麻雀在觅食过程中的行为，通过合作与竞争的机制来寻找最优解。在本文中，我们将使用MATLAB编程语言结合麻雀搜索算法对支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行回归预测的优化。

SVM是一种常用的机器学习方法，广泛应用于回归和分类问题。它通过构建超平面来实现数据的划分，并找到离超平面最近的样本点作为支持向量。然而，在使用SVM进行预测时，选择合适的参数和核函数往往是一个挑战。这时候，优化算法的作用就显得尤为重要。

以下是基于MATLAB的麻雀搜索算法优化SVM回归预测的源代码：

% 麻雀搜索算法优化SVM回归预测
function [bestC, bestEpsilon, bestRMSE] = SSA_SVM_Reg