【LSSVM回归预测】基于matlab飞蛾扑火算法优化最小二乘支持向量机MFO-LSSVM回归预测【含Matlab源码 110期】

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⛄一、运行结果

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⛄二、飞蛾扑火算法及LSSVM简介

1 飞蛾扑火算法简介
1.1 飞蛾扑火算法定义
飞蛾扑火优化(Moth-flame optimization,MFO),由Seyedali Mirjalili在2015年提出,为优化领域提供了一种新的启发式搜索范式:螺旋搜索。
飞蛾在夜间有一种特殊的导航方式:横向定向。即它会与月亮(光源)保持一定的角度飞行,从而能够保持直线的飞行路径,但是,这种方式只在光源离飞蛾较远的情况下才有效。当有人造光源存在时,飞蛾会被人工灯光所欺骗,一直保持与人造灯光相同的角度飞行,由于它与光源的距离过近,它飞行的路径已经不是直线,而是一种螺旋的路径。

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