本文提出了一种基于鲸鱼优化算法改进的最小二乘支持向量机（WOA-LSSVM）的时间序列预测模型，并评估了其性能，使用R²、MAE、MSE、RMSE及M作为评价指标。
在时间序列预测领域，支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习方法。本段落聚焦于一种基于鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机（WOA-LSSVM）模型的应用。鲸鱼算法是从海洋中鲸鱼捕食行为模拟而来的自然启发式优化算法，用于寻找复杂问题中的全局最优解。最小二乘支持向量机（LSSVM）是SVM的一种变体，通过最小化平方误差来解决非线性回归问题，并且与传统SVM相比，在计算效率上有所提升，特别是在处理大规模数据时更为便捷。
在LSSVM中，利用核函数将原始特征空间映射到一个高维的空间，以构建超平面实现非线性的决策边界。这使得模型能够对复杂的数据模式进行有效的建模。而鲸鱼算法（WOA）则用来优化LSSVM的参数选择，通过模拟鲸鱼群体的行为策略如捕食、社交和避免碰撞等来搜索最优解。
在WOA-LSSVM中，利用鲸鱼算法寻找最佳核函数参数与惩罚系数以提升模型预测性能。评估模型预测效果的主要指标包括：
1. R2（决定系数）：衡量拟合程度的高低。
2. MAE（平均绝对误差）：表示预测值和实际值之差的平均绝对值，越小说明精度越高。
3. MSE（均方误差）：是所有误差平方之和的平均数，同样数值越低代表模型效果越好。
4. RMSE（均方根误差）：MSE的平方根形式，用于评估预测结果与实际数据之间的偏差程度。
5. MAPE（平均绝对百分比误差）：表示预测值相对于真实值的比例差异。
提供的压缩包文件包括以下内容：
1. WOA.m——鲸鱼算法的核心实现代码
2. main.m——主程序调用WOA和LSSVM相关函数进行模型训练与预测。
3. fitnessfunclssvm.m——适应度评估函数，用于衡量个体解的质量（即参数组合）。
4. initialization.m——初始化设置，配置初始种群信息。
5. data_process.m——数据预处理模块，包括清洗、标准化等步骤。
此外还有使用说明文档和样本数据集。通过这些文件可以深入理解WOA-LSSVM的工作机制，并将其应用于其他时间序列预测问题中。学习该模型不仅能加深对支持向量机及优化算法的理解，还能提高预测分析的能力。
5星
