SSA-SVR麻雀算法在Matlab中的应用：多输入单输出回归预测

资源摘要信息:"该资源是关于Matlab编程语言实现的数据多输入单输出回归预测方法，其核心在于使用SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机(SVM)的核函数参数。SSA（麻雀搜索算法）用于选择最佳的SVM核函数参数c和g，以提高回归预测的准确性。该方法适用于包含多个特征输入但只有一个输出的回归问题。源码中包含详细的程序注释，可以直接用于替代数据以实现预测。程序可以在Matlab 2020b或更高版本的环境中运行，并能够输出预测效果图、迭代优化图和相关分析图等。程序中还包含多种评价指标，如R²、RPD、MSE、RMSE、MAE和MAPE等，来衡量预测性能。 源码的特点是参数化编程，使得参数更易于更改，并且代码结构清晰，注释详细，便于理解和使用。该资源特别适合计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生用于课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者是资深的算法工程师，具有8年Matlab和Python算法仿真工作经验。其擅长领域包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种算法仿真实验。作者提供了源码和数据集定制服务，可以通过私信的方式联系。" 从文件名称列表来看，该压缩文件中包含了与Matlab程序运行相关的图像文件，这些图像可能对应于程序运行过程中生成的不同图表，例如预测效果图、迭代优化图、相关分析图等。图像文件的命名（1.png、2.png……10.png）暗示了这些图表可能是按照一定的顺序或编号排列的，为用户提供了一个直观的查看和分析预测结果的方式。