灰狼算法优化SVM：构建预测模型与MATLAB实现

本资源介绍了一种利用灰狼优化算法（GWO）来调整支持向量机（SVM）参数的方法，以构建一个预测模型。这个模型适用于MATLAB环境，可以从Excel文件中读取训练和测试数据。代码中涉及的关键步骤包括数据预处理、参数初始化、优化过程以及性能评估。 在机器学习领域，支持向量机是一种强大的监督学习模型，常用于分类和回归任务。SVM的核心在于找到最优的超平面，最大化类别间距离。然而，SVM的性能很大程度上取决于其参数的选择，如核函数类型、惩罚系数（C）和核函数参数（γ）。手动调整这些参数往往耗时且可能不准确，因此引入了优化算法，如灰狼优化算法。 灰狼优化算法是一种生物启发式全局优化方法，模拟了灰狼群体在捕猎过程中的行为。在这个应用中，GWO用于寻找最佳的SVM参数组合，以最小化预测误差。算法首先创建一定数量的“狼”（搜索代理），然后在定义的搜索空间（由下界lb和上界ub设定）内迭代更新位置，逐步接近最优解。 在代码中，首先清空MATLAB工作区，然后读取训练集（train.xlsx）和测试集（test.xlsx）的数据。数据预处理部分使用了`mapminmax`函数进行归一化，确保所有特征在同一尺度上。接着，初始化关键参数，如搜索代理的数量、最大迭代次数、维度以及搜索范围。在主循环中，每个搜索代理的位置会根据GWO算法更新，同时检查是否超出边界，并进行相应的调整。每次迭代后，会计算当前解的预测误差，以评估模型性能。 在优化过程中，SVM的参数（如C和γ）被编码到搜索代理的位置中。随着迭代进行，算法会逐渐收敛到一组最佳参数。最后，使用这些最佳参数训练SVM模型，并用测试数据评估模型的预测能力，通常通过均方根误差（RMSE）来衡量。 这个资源提供了一个完整的GWO优化SVM参数的MATLAB实现，对于那些希望在自己的预测建模项目中利用这类优化技术的人来说非常有价值。通过调整SVM参数，可以提高模型的泛化能力和预测准确性，尤其适用于处理非线性或复杂关系的数据。