【预测模型】基于灰狼算法优化最小二乘支持向量机实现数
据分类matlab代码
1 简介
预测模型参数的选取对其泛化能力和预测准确度,起着至关重要作用.基于径向基核函数的最小二乘支持向
量机参数主要涉及惩罚因子和核函数参数,这两个参数的选择将直接影响最小二乘支持向量机的学习和泛
化能力.为了提高最小二乘支持向量机的预测结果,文章用灰狼优化算法对其参数寻优,建立数据分类模型.
通过实验证明了该模型,对数据分类表现出很好的效果.
2014年，Mirjalili等提出灰狼优化（G rey Wolf Optimizer，GWO）算法，GWO算法通过模拟自然界灰
狼的等级制度和捕食策略，寻找最优值。GWO算法以快速收敛性、调节参数少，在求解函数优化问题中
表现出更加优越性而备受关注。该方法在全局搜索性、收敛性等方面优于粒子群优化算法、差分进化算
法和引力搜索算法，并在特征子集选择、表面波参数优化等领域广泛应用。
