1.程序功能描述
基于差分进化灰狼混合优化的SVM(DE-GWO-SVM)数据预测算法matlab仿真，对比SVM和GWO-SVM。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
3.核心程序
load data.mat
[yp1,yp2,err1,err2,loss]=func_newGWO([15,100,0.2,0.8,0.2],p_train,t_train,p_test,t_test);
figure
plot(loss);
title(['适应度曲线 ']);
xlabel('进化代数');
ylabel('适应度');
grid on
figure
plot(1:length(t_train),t_train,'r',1:length(t_train),yp1,'b-o')
grid on
legend('真实值','预测值')
xlabel('样本编号')
ylabel('带钢厚度')
figure
plot(1:length(t_test),t_test,'r',1:length(t_test),yp2,'b-o')
grid on
legend('真实值','预测值')
xlabel('样本编号')
ylabel('带钢厚度')
save R3.mat t_train yp1 t_test yp2 loss
4.本算法原理
基于差分进化灰狼混合优化的SVM（DE-GWO-SVM）数据预测算法是一种结合了差分进化（Differential Evolution, DE）和灰狼优化（Grey Wolf Optimizer, GWO）两种优化算法，用于优化支持向量机（Support Vector Machine, SVM）参数的混合优化方法。这种算法旨在提高SVM在数据预测任务中的性能，尤其是在处理复杂和高维数据时。
4.1 DE优化
4.2 GWO优化
更新灰狼位置：
融合DE和GWO：
在每次迭代中，先进行DE优化，生成新的种群。
然后，使用GWO优化，更新灰狼的位置。
通过这种方式，DE和GWO相互补充，提高了优化的效率和鲁棒性。
判断终止条件：
设定最大迭代次数或达到预定的适应度阈值时，终止优化过程。
选择适应度最高的个体作为最优参数组合。
DE-GWO-SVM算法通过结合DE和GWO两种优化算法，有效提高了SVM参数优化的效率和准确性。这种混合优化方法在处理复杂和高维数据时表现出色，适用于多种数据预测任务，如分类、回归和时间序列预测。通过合理设置参数和优化过程，DE-GWO-SVM算法可以显著提升模型的性能。
