SVM(Support Vector Machine)是一种常用的监督学习算法,主要用于解决二分类或多分类任务。 利用GWO优化SVM超参数进行回归预测,可以提高模型的性能。 数据为Excel股票预测数据。 数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8:1:1 模块化结构:代码按照功能模块进行划分,清晰地分为数据准备、参数设置、算法处理块和结果...
MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测,GWO选择最佳的SVM参数c和g。SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小,容易欠拟合。C过大或过小,泛化能力变差 。gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带的一个参数。
1. **IGWO-SVM(Improved Grey Wolf Optimizer-SVM)**: - IGWO是对GWO的改进,它通过引入更好的个体更新机制和参数调整策略来提高性能。在与SVM结合时,可以考虑调整IGWO的搜索策略,以更好地探索SVM参数空间。 - 另一个改进可能是引入多目标优化,以优化SVM的多个性能指标(如准确率和泛化能力)。
回归预测 | MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图),输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; 多指标评价,代码质量极高;excel数据,方便替换,运行环境2018及以上。 程序设计 完整源码和数据获取方式:私信回复MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归...
这篇文章探讨了如何利用GWO（灰狼优化算法）改进SVM（支持向量机）回归预测，特别是在Matlab编程环境中。GWO，源自澳大利亚格里菲斯大学研究人员的群智能理念，模拟灰狼捕食行为，旨在提升模型性能。SVM作为监督学习工具，常用于分类任务，通过GWO优化其超参数，可以增强其在股票预测等实际问题中的表现。研究采用的...
GWO-SVMD灰狼算法优化逐次变分模态分解 内有15种用以优化svmd的适应度函数: 1 包络熵最小,Envelope entropy 2 信息熵最小,Information entropy 3 排列熵最小,Permutation entropy 4 样本熵最小,Sample entropy 5 能量熵最小,energy entropy 6 能量差最小,energy error ...