基于海洋捕食者算法优化最小支持向量机（MPA-LSSVM）实现交通流时序数据预测

基于海洋捕食者算法优化最小支持向量机（MPA-LSSVM）实现交通流时序数据预测

交通流时序数据预测在交通管理和规划中具有重要的应用价值。为了提高预测精度，可以采用机器学习方法来建立预测模型。本文将介绍如何使用海洋捕食者算法（Marine Predators Algorithm，MPA）优化最小支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）来实现交通流时序数据的预测，并提供相应的MATLAB代码。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备交通流时序数据作为训练集和测试集。数据应包含交通流量的历史观测值以及相应的时间戳。确保数据的准确性和完整性，并进行必要的预处理，如去除异常值和缺失数据。

2. LSSVM模型
   LSSVM是一种非常有效的机器学习算法，用于分类和回归问题。它是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的一种扩展形式。在LSSVM中，我们通过最小化目标函数来确定最佳的超平面，以实现对数据的拟合。

以下是LSSVM模型的MATLAB代码示例：

% 加载数据
load('traffic_data.mat')<