基于 MATLAB 的海洋捕食者算法在 LSSVM 时序预测未来数据中的优化

基于 MATLAB 的海洋捕食者算法在 LSSVM 时序预测未来数据中的优化

过去几十年来，数据预测一直是科学、工程和金融领域的一个重要问题。准确预测未来数据对于决策制定和资源管理具有关键作用。LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）是一种有效的非线性回归方法，以其良好的泛化能力在时序预测领域广受欢迎。然而，LSSVM 参数的选择对模型性能至关重要。为了提高LSSVM在时序预测中的准确度，研究学者们引入了多种优化算法。

本文将介绍一种基于 MATLAB 的海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm, MPA）来优化 LSSVM 在时序预测未来数据中的表现。MPA 是一种新兴的全局优化算法，灵感来源于海洋生物体群的捕食策略，具有快速收敛、避免陷入局部最优解的特点。我们将使用 MATLAB 实现并验证该算法。以下是相应的源代码：

% 导入数据
load data.mat; 

% 数据预处理
X = data(:<