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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。
清平**平调上传72KB文件格式zip算法支持向量机 基于灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)的时间序列预测。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。 (0)踩踩(0) 所需:1积分
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