阿基米德算法(AOA)优化最小二乘支持向量机回归预测，AOA-LSSVM回归预测，多变量输入模型 评价指标包括:R2、MAE

阿基米德优化算法（AOA）是一种新颖的全局优化方法，源于自然界中阿基米德螺旋的数学特性。在机器学习领域，AOA被用来改进和支持向量机（SVM）模型，尤其是针对最小二乘支持向量机（LSSVM）的回归预测任务。LSSVM是一种简化版的SVM，它通过最小化平方误差来解决回归问题，从而避免了求解复杂的QP（二次规划）问题。 AOA-LSSVM回归预测模型是将AOA与LSSVM相结合，用于处理多变量输入的数据。在这种模型中，AOA负责优化LSSVM的参数，如惩罚因子C和核函数参数γ，以找到最优解。AOA的优势在于其全局寻优能力，可以有效地跳出局部极小值，提高模型的预测性能。 评价模型性能通常采用多个指标，其中R²（决定系数）衡量了模型解释数据变异性的能力，值越接近1表示模型拟合度越好。MAE（平均绝对误差）是预测值与实际值之间差异的平均值，它提供了对模型误差大小的直观理解。MSE（均方误差）是MAE的平方，而RMSE（均方根误差）是MSE的平方根，两者都更敏感于大误差。MAPE（平均绝对百分比误差）是预测误差占真实值的比例，对于数值范围变化大的数据特别有用。 在提供的压缩包文件中，可以看到一系列的MATLAB代码文件，如AOA.m、initialization_Tent.m、main.m和fitnessfunclssvm.m等。这些文件分别对应于AOA算法的核心实现、初始化过程、主程序以及LSSVM的适应度函数。通过阅读和理解这些代码，学习者可以深入掌握AOA-LSSVM模型的构建过程，以及如何运用这些指标评估模型的预测效果。此外，代码的高质量也使得用户能够方便地替换数据以应用到自己的问题中。 AOA-LSSVM回归预测模型结合了阿基米德优化算法的强大优化能力和最小二乘支持向量机的高效回归特性，适用于多变量输入的预测问题。通过合理的参数优化和性能评估，这种模型可以为各种实际应用场景提供准确的预测结果。