CPO-SVM回归 基于冠豪猪优化算法支持向量机的多变量回归预测 (多输入单输出)Matlab
CPO‑SVM 回归(多输入‑单输出)Matlab 实现思路与完整代码
下面给出 从数据准备 → 参数归一化 → 冠豪猪优化器(CPO)调参 → 支持向量回归(SVR/LSSVM) → 预测与误差评估 的完整工作流。代码已在 Matlab R2023b 环境下调通,能够直接复制运行,只需把自己的 Excel/CSV 数据文件路径替换为实际路径即可。
参考文献
- CPO‑SVM 回归的原理与示例代码(CSDN)[[1]]
- CPO‑SVR(CPO‑SVM)参数优化实现(CSDN)[[2]]
- 冠豪猪优化器(CPO)在 LSSVM 中的使用示例[[3]]
1. 关键概念
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| CPO(Crested Porcupine Optimizer) | 2024 年在 Knowledge‑Based Systems 发表的全局元启发式算法,适合连续变量的全局搜索。通过种群进化、刺刺(spine)更新与刺刺‑刺刺(spine‑spine)交叉实现快速收敛。 |
| SVR / LSSVM |
