基于KPCA核主成分分析优化灰狼优化算法（KPCA-GWO）结合最小二乘支持向量机（LSSVM）回归是一种用于回归分析的混合优化算法。下面我将简要介绍这个方法的步骤：

1. 核主成分分析（KPCA）：

   • KPCA是一种非线性降维技术，它通过将数据映射到高维空间中的核特征空间，然后在该空间中进行主成分分析，以发现数据中的非线性结构。
   • 这里使用KPCA来提取数据中的非线性特征，将数据映射到更高维的空间，以便更好地适应复杂的数据分布。

2. 灰狼优化算法（GWO）：

   • GWO是一种启发式优化算法，灵感来自于灰狼群体的协作行为。
   • 在GWO中，每个个体代表一个潜在的解，并且通过模拟灰狼群体的行为来更新和优化这些解，以找到最优解。

3. 最小二乘支持向量机（LSSVM）：

   • LSSVM是一种支持向量机的变体，用于回归问题。
   • 它通过寻找最小化误差的超平面来拟合数据，同时保持较小的模型复杂度。

4. KPCA-GWO-LSSVM算法步骤：

   • 数据预处理：首先对数据进行必要的预处理，如归一化或标准化。

   • KPCA特征提取：使用KPCA将数据映射到高维空间，以便更好地捕获数据中的非线性关系。

   • 灰狼优化算法：在KPCA变换后的特征空间中应用灰狼优化算法，以搜索最优的LSSVM模型参数。

   • LSSVM模型训练：使用最优参数配置的LSSVM模型对数据进行训练。

   • 模型评估：评估模型的性能。

   • 模型应用：当模型通过评估并认为性能满意时，可以将其应用于新数据的预测。

仿真结果如下：

获取方式如下：

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XlJZp