改进型LSSVM回归预测：结合狼群优化算法(GWO)以提升最小二乘支持向量机的精度

简介：
本文提出了一种基于狼群优化算法（GWO）改进的LSSVM回归预测模型，旨在提高最小二乘支持向量机的预测精度。通过优化参数设置，模型展现出更高的准确性和稳定性。 最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）是一种有效的回归分析工具，在预测和分类任务中有广泛应用。然而，其性能很大程度上依赖于参数的选择，包括惩罚参数和核函数参数。这些参数需要合理设置以达到最优的泛化能力。传统的网格搜索、随机搜索等方法耗时且难以找到全局最优解。 为解决这一问题，研究者引入了自然启发式算法，如灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO），来自动寻找LSSVM的最佳参数组合。灰狼优化算法模拟灰狼群体的狩猎行为和社会等级结构以协同搜索最优解。该方法简洁高效，并能快速收敛至全局最优解。 基于这一思路构建的GWO-LSSVM模型通过结合GWO算法对LSSVM进行参数自动优化，显著提高了预测准确率和泛化能力。通常使用Matlab作为数学计算平台来实现此模型，因其易于处理矩阵运算、数据可视化及算法仿真等问题。 在实际应用中，首先定义一个以LSSVM参数设置为变量的优化问题，并通过GWO算法迭代寻优。初始化时随机生成灰狼群体的位置，在每次迭代过程中根据α（领导）、β（副领导）和δ（下属）三个等级位置更新其他成员的位置，逐步逼近最优解。 使用该模型的研究者需注意实验设计、数据收集与处理及预测结果解释等环节。同时，由于参数设置对性能影响显著，验证和调优也是必不可少的步骤。 基于灰狼优化算法的LSSVM回归预测技术为提升最小二乘支持向量机的准确性和泛化能力提供了新的途径。通过Matlab编程实现GWO自动寻参过程不仅提高了工作效率，也增强了模型的实际应用价值。