Python 基于 POA（鹈鹕算法）优化支持向量机（SVR）的多输入单输出回归预测程序设计、预测效果的说明以及基本描述

内容概要：该项目介绍了使用PELA优化的支持向量回归（SVR）解决多输入单输出（MISO）回归任务的全过程，包括模拟数据的生成、SVR模型的配置、利用自定义pelican优化算法寻找最优参数，以及对最终结果进行视觉化展示。 适用人群：对机器学习和优化理论感兴趣的研发人员、数据分析员和AI领域的专业人士。 使用场景及目标：该项目适合作为机器学习项目案例进行研究，具体应用场景可能涉及工业生产、经济预报或其他需要从多特征数据中预测单一指标的场合。 其他说明：该资源提供了完整的源代码，以便使用者跟随指导实施项目各个阶段，理解SVR与优化算法在实际预测系统中的运用方式。