Matlab
基于POA-SVR
鹈鹕算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着信息技术的不断发展，支持向量机（SVM）作为一种强大的监督学习算法，已广泛应用于回归和分类任务中。支持向量机的核心思想是通过构造一个最大化间隔的超平面，将数据进行分隔，从而实现分类或回归。回归任务中，SVM通过在特征空间中拟合一个函数来预测连续变量，而在解决多输入单输出（MISO）问题时，SVM能够捕捉到复杂的非线性关系，因此具有广泛的应用前景。然而，传统的SVM算法面临着高维数据的处理、参数选择以及模型优化等挑战，因此在实际应用中常常存在精度不足、计算复杂度过高等问题。
为了克服这些问题，研究者们不断尝试优化SVM的性能。近几年，基于自然启发式算法的优化方法逐渐成为了SVM优化的热点。鹈鹕算法（Pelican Optimizer Algorithm，POA）作为一种新兴的自然启发式优化算法，通过模拟鹈鹕觅食和群体协作的行为，能够高效地搜索全局最优解，具有较强的全局搜索能力和较少的计算成本。将POA与SVM结合，可以进一步提高SVM模型的性能和鲁棒性，尤其在处理大规模、多 ...