如何利用改进郊狼算法优化SVM进行数据回归预测并附Matlab代码？

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1. 简介提出一种基于豹狼优化算法（COA）和支持向量机（SVM）的股价预测方法。针对SVM预测模型参数难以确定的难题，采用COA算法对SVM中的惩罚因子和核函数参数进行优化，构建COA-SVM股价预测模型。

1 简介

提出一种基于郊狼优化算法(COA)和支持向量机(SVM)的股价预测方法.针对SVM预测模型参数难以确定的问题,采用COA算法对SVM中惩罚因子及核函数参数进行优化,构建COA-SVM股价预测模型。

支持向量机是利用已知数据类别的样本为训练样本，寻找同类数据的空间聚集特征，从而对测试样本进行分类验证，通过验证可将分类错误的数据进行更正。本文以体检数据为数据背景，首先通过利用因子分析将高维数据进行降维，由此将所有指标整合成几个综合性指标；为降低指标之间的衡量标准所引起的误差，本文利用 MATLAB软件将数据进行归一化处理，结合聚类分析将数据分类；最后本文利用最小二乘支持向量机分类算法进行分类验证，从而计算出数据分类的准确率，并验证了数据分类的准确性和合理性。