代碼原理

基于灰狼優化算法優化支持向量機（GWO-SVM）的回歸預測代碼的原理和流程如下：

1. **初始化灰狼群體**：隨機生成一定數量的灰狼，并初始化它們的位置和速度。

2. **初始化SVM模型參數**：根據問題要求，初始化支持向量機模型的參數，如懲罰系數C、核函數類型、核函數參數等。

3. **計算適應度**：根據灰狼的位置和速度以及SVM模型參數，計算每個灰狼的適應度，即將其作為SVM回歸模型的參數，評估其在數據集上的擬合性能，通常使用均方誤差（Mean Squared Error，MSE）或其他回歸性能指標來評價預測模型的好壞。

4. **更新灰狼位置**：根據灰狼的適應度，更新每個灰狼的位置，以求得更好的適應度。灰狼在搜索空間中的位置更新受到個體的位置、領袖灰狼的位置和群體的位置的綜合影響。

5. **重復迭代**：重復步驟3和4，直到達到預設的停止條件（如迭代次數達到一定次數或適應度滿足一定條件）。

6. **選擇最佳灰狼**：根據最終的適應度，選擇表現最好的灰狼作為最優解，即作為SVM回歸模型的參數。

7. **使用最優參數進行回歸預測**：利用選定的最優參數構建SVM回歸模型，并使用該模型對未知數據進行回歸預測。

通過這個過程，GWO-SVM算法能夠在訓練過程中自適應地優化SVM的參數，從而提高回歸預測的準確性和性能。實際實現中，需要根據具體問題進行參數的調優和模型性能的評估。

代碼效果圖

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