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资源介绍:
全局搜索策略的鲸鱼优化算法GSWOA助力SVM参数c和g优化，构建多维输入单维输出预测模型,基于全局搜索策略的鲸鱼优化算法GSWOA的SVM参数c和g寻优建立预测模型,一种全局搜索策略的鲸鱼优化算法GSWOA对SVM的参数c和g做寻优，优化两个最佳参数，然后建立多维输入单维输出的预测模型，具体预测效果如下图所示，代码内有注释，直接替数据就可以使用。 ,全局搜索策略; 鲸鱼优化算法GSWOA; SVM参数寻优; 参数c和g; 最佳参数优化; 多维输入单维输出预测模型; 代码注释替换。,全局搜索策略GSWOA优化SVM参数c和g，高效预测模型构建与效果展示
探索鲸鱼优化算法 GSWOA 在 SVM 参数寻优中的应用
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一、引言
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在机器学习的领域中，支持向量机（SVM）是一种广泛应用的分类和回归分析工具。其性能
在很大程度上依赖于两个关键参数：惩罚系数 c 和核函数参数 g。如何有效地寻找这两个参
数的最佳值，一直是研究的热点。本文将介绍一种全局搜索策略——鲸鱼优化算法
（GSWOA），并探讨其如何对 SVM 的 c 和 g 参数进行寻优，并建立多维输入单维输出的预
测模型。
二、鲸鱼优化算法（GSWOA）简介
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鲸鱼优化算法是一种新型的全局优化算法，其灵感来源于鲸鱼的游动行为。通过模拟鲸鱼的
社会行为和游动规律，GSWOA 能够在搜索空间中高效地寻找全局最优解。这种算法的特点
是能够处理复杂的非线性问题，并且在搜索过程中具有较强的鲁棒性。
三、GSWOA 在 SVM 参数寻优中的应用
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在 SVM 的参数寻优过程中，我们利用 GSWOA 的全局搜索能力，对 c 和 g 两个参数进行寻
优。通过 GSWOA 的迭代计算，我们可以找到使 SVM 模型预测效果最佳的最佳 c 和 g 值。
这一过程不仅提高了 SVM 的性能，还使得模型更加适应具体的应用场景。
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