基于鲸鱼算法优化的lssvm回归预测：为了提高最小二乘支持向量机（lssvm）的回归预测准确率，对lssvm中的惩罚参数和核惩罚

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基于鲸鱼算法优化的lssvm回归预测：为了提高最小二乘支持向量机（lssvm）的回归预测准确率，对lssvm中的惩罚参数和核惩罚参数利用改进鲸鱼算法进行优化。 基于鲸鱼算法优化的lssvm回归预测有以下优点： 1.提高预测性能：鲸鱼算法能够通过模拟鲸鱼群体的行为，优化lssvm回归模型的参数，从而提高预测的准确性和可靠性。 2.适用范围广：鲸鱼算法适用于不同领域的数据问题，包括回归预测。 因此，基于鲸鱼算法优化的lssvm回归预测可以应用于各种实际问题，并具有很好的灵活性。 3.全局优化能力强：鲸鱼算法采用一种全局寻优策略，能够避免陷入局部最优解，具有较强的全局搜索能力，从而能够找到更好的模型参数组合。 4.计算效率高：鲸鱼算法通过模拟鲸鱼集群的迁徙和觅食过程，具有并行和分布式计算的特点，从而能够加速模型优化的过程，提高计算效率。 5.算法简单易实现：相比其他优化算法，鲸鱼算法的原理和实现方式相对简单，容易理解和实现。