基于GWO的XGBoost灰狼算法优化分类预测（含Matlab源码及数据）-ITADN社区

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本项目利用改进的XGBoost模型结合灰狼优化算法进行高效分类预测。通过MATLAB实现并提供完整代码和测试数据，旨在提升机器学习任务中的准确性和泛化能力。 1. 使用Matlab实现GWO-XGBoost灰狼算法优化XGBoost分类预测（包含完整源码及数据）。 2. 输出对比图、混淆矩阵图以及预测准确率，运行环境为Matlab 2023及以上版本。 3. 代码特点：采用参数化编程方式，便于调整参数；代码结构清晰，并附有详细注释。 4. 面向对象：计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业以及毕业设计项目均可使用本资源。 5. 作者介绍：博主专注于机器学习领域的内容创作，在博客专家认证中获得认可，被评为2023年博客之星TOP50。主要研究方向包括时序分析、回归预测、分类算法、聚类和降维等程序设计及案例解析。从事Matlab与Python算法仿真工作已逾八年，如有更多需求或定制化数据集，请通过文章底部提供的联系方式联系作者。

基于灰狼优化算法GWO的VMD优化及Matlab源码.zip

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本资源提供了一种利用灰狼优化算法（GWO）改进变分模态分解（VMD）方法的研究与实现，并附带了完整的MATLAB源代码，适用于信号处理和数据分析领域的研究者。基于灰狼优化算法GWO优化VMD的Matlab源码。

基于MATLAB的GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测（含完整源码及数据）

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本研究采用MATLAB实现GWO-SVM模型，通过灰狼优化算法改进支持向量机性能，增强多特征分类和预测能力，并提供代码与数据供参考。使用MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测（包含完整源码和数据）。数据为多特征分类数据，输入15个特征，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。

灰狼优化算法(GWO)及Matlab代码

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本资源提供关于灰狼优化算法（GWO）的详细介绍及其在Matlab环境中的实现代码。适合用于科研、工程设计与学习参考。灰狼优化算法（GWO）是一种受自然界中灰狼捕猎行为启发的全局优化方法，由Mirjalili等人在2014年提出。该算法基于灰狼的社会结构，并模仿了头狼(α)、次级领导狼(β)、普通成员狼(δ)和底层成员狼（ω）的角色及互动过程，以解决复杂的优化问题。 GWO的核心理念是通过调整灰狼的位置来逐步接近并包围“猎物”，即最优解。这一进程由以下三个关键公式描述： 1. 灰狼群体逼近目标的动态方程：此方程式表示了个体如何根据猎物位置（Xp）和自身位置（Xi），以及随迭代次数变化的系数A和C，来更新其位置。随着t增加，A和C逐渐减小，引导灰狼群收敛。 2. 灰狼间的位置调整公式：其他成员的位置依据α、β和δ的位置进行更新。这一过程体现了群体中的协作与领导关系，个体根据它们之间的距离做出相应变化。 3. 实现步骤： - 种群初始化：设定种群大小N，最大迭代次数Maxlter及控制参数a。 - 随机设置初始位置于定义的边界内。 - 计算适应度值并确定α、β和δ的位置。 - 根据指导更新灰狼个体的位置。 - 更新a、A和C的数值。 - 重新评估所有个体以选择新的最优解（α）。 - 达到最大迭代次数时，输出α位置作为最终结果。在MATLAB中实现GWO算法时，可以编写一个主程序设置种群规模、维度等参数，并初始化头狼和群体的位置。通过循环更新每个成员的适应度值和位置，在达到设定的最大迭代数后结束并返回最优解。这种方法能够高效地探索搜索空间，特别适合处理非线性与多模态问题。由于其生物行为模型的应用，GWO在工程优化、机器学习参数调整等领域展现了强大的应用潜力。

基于MATLAB的GWO-VMD：灰狼算法GWO优化VMD变分模态分解（含完整源码和数据）

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本项目采用MATLAB实现GWO-VMD算法，结合灰狼优化算法提升变分模态分解的效果，适用于信号与图像处理。包含完整代码及测试数据。 1. 本段落档提供了利用MATLAB实现的GWO-VMD灰狼算法优化VMD变分模态分解的方法（包含完整源码和数据）。该方法通过灰狼优化算法来优化VMD中的参数k、a，从而达到更好的分解效果，并适合作为创新点。 2. 文档中还包含了VMD超参数的迭代过程图，能够清晰展示每次迭代过程中参数的变化情况。 3. 附赠案例数据可以直接用于运行MATLAB程序进行测试和学习。 4. 所提供的代码具有良好的可读性和灵活性：采用参数化编程方式、易于修改调整参数值，并且注释详尽便于理解。 5. 此资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等专业领域内大学生课程设计项目、期末作业或毕业论文的研究与实践。 6. 作者为某知名企业的资深算法工程师，拥有8年的MATLAB及Python编程经验，在智能优化算法、神经网络预测模型构建等领域具有丰富的研究和开发经历。

基于灰狼算法（GWO）优化的XGBoost分类预测模型，适用于多特征输入的二分类问题

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本研究提出了一种结合灰狼优化算法与XGBoost技术的新型分类预测模型，特别针对处理复杂多特征输入的二分类任务进行了优化。该方法通过增强XGBoost的学习效率和准确性，提高了在大数据集上的分类效果，并展现出对高维度数据的强大适应能力。使用灰狼算法（GWO）优化XGBoost的分类预测模型，适用于多特征输入的情况。该方法可以应用于二分类及多分类问题。程序采用MATLAB编写，并且包含详细的注释，便于用户直接替换数据后运行。此外，程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图以帮助分析和评估模型性能。

灰狼优化算法(GWO)的MATLAB代码

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本资源提供了一套用于实现灰狼优化算法（GWO）的MATLAB代码。通过模拟灰狼社会行为进行问题求解，适用于初学者和科研人员探索优化问题解决方案。灰狼优化算法（GWO）的MATLAB代码可以用于实现该算法的核心功能。这段代码适用于需要利用群体智能解决优化问题的研究和应用场合。

基于灰狼算法(GWO)的BP回归预测优化(matlab2019)

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本研究采用Matlab 2019软件环境，结合灰狼优化算法（GWO）与BP神经网络模型，构建高效回归预测系统，显著提升预测精度和稳定性。使用灰狼算法（GWO）优化BP回归预测的Matlab 2019代码，内置数据集可以直接运行，并且有全中文注释。

基于GWO-RBF灰狼算法优化径向基神经网络的分类预测(Matlab实现及资源)

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本研究采用Matlab实现了利用改进的RBF（径向基）神经网络进行分类和预测的方法，该方法结合了GWO（灰狼优化）算法对传统RBF网络进行了参数优化。此技术提高了模型的精度与稳定性，适用于复杂数据集的分析。 1. 基于GWO-RBF灰狼算法优化径向基神经网络的分类预测（包含完整源码和数据）。 2. 使用灰狼算法(GWO)优化径向基神经网络(GWO-RBF)，进行分类预测，提供详细的Matlab代码。该代码通过交叉验证来调整扩散速度等参数，并适用于多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内部包含详细注释，用户只需替换数据即可使用。 3. 程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图等多种可视化结果。 4. 该资源适合计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生作为课程设计、期末作业或毕业设计的参考材料。 5. 资源作者是一位资深算法工程师，拥有8年的Matlab与Python仿真经验。擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理及元胞自动机等多个领域的算法仿真实验，并提供多种仿真源码和数据集定制服务。

灰狼优化算法(GWO)

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灰狼优化算法（GWO）是一种模拟灰狼社会_hierarchy和狩猎行为的元启发式群体智能优化算法，广泛应用于各种复杂问题的求解。 The Grey Wolf Optimizer (GWO) algorithm emulates the leadership hierarchy and hunting behavior of grey wolves in nature. It uses four types of grey wolves—alpha, beta, delta, and omega—to represent different ranks within the hierarchy. Additionally, three main steps involved in hunting—searching for prey, encircling it, and attacking it—are implemented to achieve optimization.

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基于GWO的XGBoost灰狼算法优化分类预测（含Matlab源码及数据）

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