MATLAB
实现基于
SSA-LSSVM-Adaboost
麻雀搜索算法（
SSA）结合最小二乘支持向量机（
LSSVM
）和自适应提升算法（
AdaBoost
）进行多变量回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着数据科学和人工智能的广泛应用，复杂的多变量回归预测问题已成为众多科学研究、工业系统控制、环境建模、金融风险预测等领域中的关键任务。在现实世界中，数据呈现出高维、非线性、噪声多、特征交互复杂等特点，传统回归模型往往难以准确捕捉这些复杂的内在规律。因此，融合多种先进智能算法，构建高效、鲁棒、具有强泛化能力的预测模型，成为当前多变量建模研究的热点方向。
在众多智能算法中，最小二乘支持向量机（LSSVM）以其良好的非线性建模能力和结构简单性，受到广泛关注。相比于标准SVM模型，LSSVM将不等式约束替换为等式约束，通过求解线性方程组实现模型训练，大大提升了计算效率。但LSSVM在高维数据处理和噪声干扰情况下，容易受到局部最优的影响，并缺乏对样本重要性自适应调控能力。
为此，自适应提升算法（AdaBoost）被引入，作为一种集成学习方法，能通过调整样本权重和集成多个弱学习器，从而有 ...