正余弦算法优化最小二乘支持向量机SCA-LSSVM

正余弦算法优化最小二乘支持向量机SCA-LSSVM是一种基于正余弦算法的优化算法，用于提高最小二乘支持向量机（LSSVM）算法的效率和准确性。LSSVM算法是一种有效的回归方法，但在处理大量数据时存在计算量大、训练时间长等问题。为了解决这些问题，研究者们提出了很多优化算法，其中正余弦算法是一种比较有效的优化算法。正余弦算法是一种新型的群体智能优化算法，其搜索过程主要受正弦和余弦函数的影响。通过将正余弦算法应用于LSSVM算法中，可以优化算法的效率和准确性。实验结果表明，SCA-LSSVM算法具有较高的预测精度和较短的训练时间。