算法-DBO-SVM，基于DBO蜣螂算法优化SVM支持向量机回归预测(多输入单输出)-附代码

DBO-SVM是一种基于DBO（Dispersive Brownian motion optimization）蜣螂算法优化的支持向量机（SVM）回归预测方法，适用于多输入单输出的情况。下面是一个简要的概述，包括如何使用DBO-SVM进行回归预测的步骤：

步骤：

1. 数据准备：

• 收集并准备用于训练和测试的数据集。确保数据集包括多个输入特征和一个输出目标变量。

2. DBO算法：

• 实现DBO算法，它是一种启发式优化算法，模拟了蜣螂的行为。
• DBO算法的目标是通过模拟蜣螂的食物搜索行为来优化SVM模型的参数，以最小化回归模型的误差。

3. SVM模型构建：

• 使用DBO算法优化SVM的超参数。这些超参数可能包括：
  • 核函数的选择（如线性核、多项式核、高斯核等）。
  • 正则化参数C的值。
  • 如果使用非线性核，则可能还有核函数的参数（如多项式核的阶数、高斯核的带宽等）。

4. 模型训练：

• 使用经过优化的超参数来训练SVM模型。训练过程将使用训练数据集，目标是使SVM模型尽可能地拟合数据。

5. 模型评估：

• 使用测试数据集评估模型的性能。常见的评估指标包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。

6. 预测：

• 使用训练好的DBO-SVM模型对新的输入数据进行预测。模型将返回单个输出变量的预测值。

结果

代码获取方式

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6Ul5Zw