MATLAB
实现GWO-SVM
灰狼优化算法（
GWO）优化支持向量机多输入单输出回归预测的详细项目实例
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在过去的几年里，支持向量机（SVM）作为一种高效的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。特别是在多输入单输出（MISO）回归预测领域，SVM表现出卓越的预测性能。然而，SVM的表现高度依赖于其超参数的选择，尤其是惩罚参数C和核函数的参数。当面对复杂且非线性的高维数据时，手动选择这些超参数通常不够准确且耗时。因此，研究如何自动优化SVM的超参数成为了一个重要课题。为此，群体智能算法（如粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）等）被应用于SVM的参数调优，取得了一定的效果。
灰狼优化算法（GWO）是一种新兴的自然启发式算法，模仿了灰狼在自然界中的群体行为，尤其是围猎策略。GWO具有简单、易于实现和强大的全局搜索能力，因此被认为是优化问题中的有效方法。尽管GWO在多种优化问题中取得了显著成果，但其应用于SVM的超参数优化方面尚处于初步阶段，尤其是在多输入单输出回归预测任务 ...