【SVM回归预测】布谷鸟算法优化支持向量机CS-SVM回归预测【含Matlab源码 1422期】

1 简介 Gravitational search algorithm is a popular adaptivesearch algorithm among nature-inspired algorithms and hasbeen successfully used for optimizing many real-world problems.Gravitational search algorithm uses the law of Newton gravityfor fifinding the

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我把14章，SVM用于回归建模的例子改动后，结果出现了问题：首先，我描述一下，我想做的东西：我要预测输出的压力，当前的输出的压力和前3个时刻的5个变量有关，我也想减少变量，可是预测的效果就不好了)。我将程序改动如下，同时我出现几个问题：【1】我用第 208209 210 个时刻的数据 作为输入数据，来预测211时刻的输出压力。但由于我编写的程序，输出总能得到3个，也就是可以预测 211 212...

在这里，我们采用了高斯径向基函数（Gaussian Radial Basis Function，简称RBF）作为SVM的核函数，并使用Harris鹰算法进行参数优化。Harris鹰算法是一种强化学习算法，它基于自然选择理论，通过模拟鹰群捕食模型，对目标进行搜索和定位。由于其在搜索最优解方面的高效性，我们将其应用于SVM优化中，以提高SVM算法的准确度和鲁棒性。通过Harris鹰算法优化，我们可以在较短的训练时间内得到更加准确的SVM回归预测模型。接着，我们将数据集按照8:2的比例划分为训练集和测试集。

函数进行拆分，一个常见的比例是将数据的70%用于训练，30%用于测试。这样，你就可以使用MATLAB中的支持向量机模型进行数据回归预测了。记得根据实际问题对SVM的参数进行调优。将你的特征矩阵X和目标变量向量y加载到MATLAB工作空间中。确保X和y的维度匹配。将数据集划分为训练集和测试集，可以使用。

光伏发电预测是可再生能源利用的关键技术之一。本文提出了一种基于秃鹰搜索算法（Vulture Search Algorithm, VSA）优化最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）的回归预测模型（BES-LSSVM），用于光伏数据回归预测。该模型通过VSA优化LSSVM的超参数，提高了模型的预测精度。引言随着可再生能源的快速发展，光伏发电已成为重要的能源来源。准确预测光伏发电量对于电网调度和能源管理至关重要。

支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。

独家首发 | Matlab实现SVM-Transformer多变量回归预测

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Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 基于支持向量机的数据回归预测libsvm.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/54ba6 简介 本项目提供了一个基于Matlab的支持向量机(SVM)数据回归预测的完整源码和数据集。该资源适用于多变量输入、单变量输出的数据回归预测任务，并提供了多种评价指标以及可视化效果图。 功能特点...