基于斑点鬣狗优化的LSSVM回归预测及PSO-LSSVM方法研究 为了提升最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归预测精度，对LSSVM模型中...

简介：
本研究旨在提高最小二乘支持向量机（LSSVM）在回归预测中的准确性。通过引入斑点鬣狗优化算法改进LSSVM，并探讨PSO-LSSVM方法的应用，以期增强模型的预测性能和鲁棒性。 在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种广泛应用的分类与回归方法。传统的SVM通过最大化分类间隔来构建决策边界，在处理回归问题上发展出了最小二乘支持向量机（LSSVM）。LSSVM以最小化结构风险为目标，并引入等式约束简化了优化过程，特别适用于含有噪声和非线性特征的数据集。 然而，LSSVM的预测效果很大程度上依赖于超参数的选择，包括惩罚参数和核函数参数。在实际应用中，这些参数通常需要通过经验和试错来确定。为解决这一问题，研究人员引入了智能优化算法如粒子群优化（PSO）来自动调整这些超参数。 斑点鬣狗算法（SCA），一种受斑点鬣狗狩猎行为启发的新型优化方法，在模拟群体合作与竞争及个体视觉感知能力的基础上高效搜索解空间。由于其卓越的全局搜索能力和计算效率，该算法逐渐被应用于各种优化问题中。 在将SCA用于LSSVM超参数优化的研究背景下，研究人员提出了PSO-LSSVM模型。此模型利用SCA调整LSSVM的惩罚和核函数参数以提高回归预测精度。实现这一方案时通常使用Matlab编程语言，该语言广泛应用于科学计算与工程领域。 PSO-LSSVM的核心在于通过SCA算法在超参数空间中进行高效搜索。“斑点”作为群体中的领导个体模拟其视觉感知及追逐行为来引导整个群体向潜在最优解区域移动。在此过程中不断更新位置信息并根据适应度函数评估解的质量，从而逐步迭代直至达到最佳结果或满足停止条件。 PSO-LSSVM在处理回归问题时具有以下优点：它可以自动找到合适的LSSVM超参数而无需繁琐的试错过程；SCA算法的应用显著提升了搜索效率和全局最优性；该模型还表现出良好的鲁棒性，能够在不同数据集上保持稳定的预测性能。 尽管PSO-LSSVM理论上具备诸多优势，在实际应用中仍面临挑战。例如在处理高维数据时，参数优化的搜索空间会变得极为庞大，从而影响计算效率。此外如何选择合适的评估函数以及应对大规模数据集也是需要考虑的问题。 通过结合SCA算法来优化LSSVM超参数，PSO-LSSVM为回归预测问题提供了一种新的解决方案。随着智能优化技术的进步，基于SCA的PSO-LSSVM模型有望在更多实际应用中展现其优越性。