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【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

pso_lssvm回归预测MATLAB代码

哈里斯鹰算法优化的 LSSVM 模型，说白了就是用聪明点的搜索策略帮 LSSVM 找最合适的参数。里面的 HHO（Harris Hawks Optimization），灵感挺有意思，模拟鹰群狩猎策略，蛮适合这类参数优化场景的。比起手动调参或者网格搜索，效率高不少。回归预测方面，LSSVM 本身就挺好用的，尤其是对小样本高维数据。但它挑参数，一不小心就跑偏。用 HHO 调一调，预测准头能提升一大截。文章里有详细实现流程，从准备数据、建模到评估，步骤清晰。代码方面是用 Matlab 写的，结构不复杂。trainlssvm、hho_lssvm.m这些核心函数调用得比较清楚，适合上手快点的项目落地。你

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。

基于鲸鱼优化算法的 LSSVM 参数调优，用起来还挺顺的。你要是平时玩过 LSSVM，应该知道参数调不对，预测效果差得离谱。这套方案用鲸鱼优化算法（WOA）来找最优组合，省心不少，准确率也提上来了。Matlab 代码也贴得比较清楚，基本照着改就能跑。 优化过程分几步走，先定义问题，初始化参数，再让鲸鱼算法慢慢收敛。中间用到了核函数和惩罚参数这两个关键点，调好了效果立竿见影。你想搞回归预测的，是数据量不大的情况，LSSVM 真挺适合。 Matlab 实现部分也比较细，该注释的地方都有。像trainlssvm和simlssvm这些函数，配合 WOA 调参，直接就能拿结果。整体结构清晰，思路也蛮实用

【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的支持向量机预测matlab源码

糖尿病是一种可预防和可控的慢性疾病，其潜在并发症对人体健康造成严重威胁。因此，早期诊断和干预生活方式对预防糖尿病慢性并发症至关重要。本研究利用健康档案中的数据，采用基于KPCA和LSSVM的联合建模方法，预测空腹血糖水平。健康档案数据具有多维、噪声多、强耦合和非线性等特点，本研究提出了KPCA-LSSVM模型，并与LSSVM、PCA-LSSVM进行了比较。实验结果显示，KPCA-LSSVM模型显著提高了预测准确性，ROC曲线下的积分面积接近1，证明了其在空腹血糖水平预测中的有效性。这为医疗数据挖掘提供了新的方法和见解。

SVM、LSSVM、BP 分类器的优化组合，加上群智能算法的加持，真的是故障诊断领域的一大利器。2021 这篇资源里讲得挺细，从参数调优、正则化，到梯度下降怎么搞，都有说到。像蚁群、粒子群这些智能优化方法也没落下，还给了自适应的玩法。故障预测里常用的深度置信网络（DBN）也讲了不少优化技巧，比如激活函数怎么换、正则化怎么做，讲得比较实用，尤其是有Matlab 代码能跑，理解更快。你要是正好在研究SVM、BP 神经网络或者对群智能算法感兴趣，这套资源就蛮适合，直接上手做项目都没啥问题。文末还有相关案例和源码可以挖一挖，像是Matlab 常用算法代码合集，也挺值得收藏。要注意一点，代码虽然全，但最