本文主要是介绍WOA-SVM多变量回归预测|基于鲸鱼优化算法的支持向量机|Matalb，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、算法介绍：
参数C：
参数g（gamma）：
四、完整程序下载：
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
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本代码基于Matlab平台编译，将WOA(鲸鱼群算法)与SVM（支持向量机）结合，进行多输入数据回归预测
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输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，个数可自行调整）
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通过WOA算法优化SVM网络的c参数和g参数，记录下最优的值
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训练WOA-SVM网络进行回归预测，并与单一SVM对比体现优势
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迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况
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自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片
亮点与优势：
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注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习
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直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
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编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
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所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
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出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
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附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明
二、实际运行效果：
三、算法介绍：
SVM（支持向量机）的参数C和g（或称为gamma）对其性能有重要影响。
参数C：
C是惩罚系数，它调节优化方向中两个指标（间隔大小和分类准确度）的偏好权重。C值越高，表明越不能容忍误差，可能导致过拟合。C值越小，可能导致欠拟合。C的过大或过小都可能导致泛化能力变差。
参数g（gamma）：
g（或gamma）是RBF（径向基函数）核函数的一个参数，它隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布。gamma值越大，支持向量越少，可能会影响训练与预测的速度。gamma值越小，支持向量越多。
SVM的核心思想是将数据映射到高维特征空间，并在该空间中寻找一个最优超平面，以最大化不同类别样本点之间的分离程度。在实际应用中，通常使用高斯核函数，该核函数具有参数C和g。参数C控制对误分类样本的惩罚程度，而参数g控制高斯核函数的宽度。
四、完整程序下载：
这篇关于WOA-SVM多变量回归预测|基于鲸鱼优化算法的支持向量机|Matalb的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
