【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的支持向量机预测matlab源码

飞蛾扑火优化算法的思路挺有意思的，灵感来自飞蛾绕着火光飞的方式，听起来有点浪漫，其实挺实用。用 Java 写的，逻辑也不算复杂，适合想要自己实现一套优化逻辑的你。 飞蛾的飞行方式模拟成数学模型之后，优化过程就像是在找最亮的“火光”——也就是最优解。AMFO本质上是群体智能那一挂的，跟蚁群、粒子群、遗传算法差不多一类，但策略更新得更频繁，响应也快，挺适合高维函数优化。 算法代码用 Java 实现的，结构清晰，一看就能跑。适合你做机器学习参数调优、路径规划，或者想搞个启发式搜索的时候用来替换掉传统方法。跑出来的结果也还不错，精度和收敛速度都比较稳。 如果你对类似的优化算法感兴趣，推荐你看看下面这几

【预测模型】基于灰狼算法优化的支持向量机SVM分类matlab源码.zip

本程序使用灰狼算法优化最小二乘支持向量机（GWO-LSSVM），能够进行高效的数据预测。如果不希望修改代码，输入的数据需按示范数据（data）排列方式进行排列。行为指标集包括u11到u53，列为数据集。此代码适用于股价预测、电力预测、交通流量预测、风险预测、价格预测等应用场景。请注意，代码可能存在不完善之处，您可以根据需求进行修改。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码涵盖在一个文件中。

现有测试数据可直接用于实施。

【lssvm预测】基于大洋哺乳动物算法优化lssvm数据预测matlab源代码.zip

基于 GSWOA 算法的 SVM 参数优化，听起来挺有意思吧？如果你也对机器学习有点了解，是支持向量机（SVM），这篇文章就适合你了。通过鲸鱼优化算法（GSWOA）来优化 SVM 的两个核心参数——惩罚因子c和核函数宽度g，能显著提升模型的预测精度。文中不光有详细的算法原理，还包括了一些实用的代码示例，方便你在实际工作中快速上手。只要你对 SVM 有所了解，就能轻松理解其中的操作和技巧。其实，优化后的 SVM 模型在实际任务中的表现还不错，尤其是在预测精度上，给了多研究者和开发者不少启发。如果你想了解 GSWOA 在 SVM 中的应用，或者想提升你自己 SVM 模型的精度，不妨试试这篇文章哦。

利用支持向量机回归算法，构建混凝土抗压强度预测模型。本资源提供基于 Matlab 的程序代码，用于学习和交流支持向量机在材料科学领域的应用。

支持向量机, 一种基于统计学的新型机器学习和数据挖掘技术, 遵循结构风险最小化原则。金融时间序列数据通常具有非平稳性、复杂性、非线性以及噪声干扰, 传统预测方法难以取得令人满意的效果。本研究提出一种基于支持向量机的金融时间序列预测方法, 并将其应用于上证180指数预测。实验结果表明, 支持向量机方法能够有效地建模动态金融时间序列, 并取得良好的预测效果。