基于鲸鱼优化算法的LSSVM参数优化与Matlab实现

基于鲸鱼优化算法的 LSSVM 回归预测参数优化，是个蛮有意思的项目，尤其适合你这种经常跟Matlab和优化算法打交道的开发者。

利用鲸鱼优化算法（WOA）自动调参，优化LSSVM中的两个核心参数——惩罚系数和核函数参数，省了不少试错时间，准确率也提升了不少，嗯，挺实用。

整个流程讲得比较细：先讲了LSSVM怎么回事，再过了一遍WOA的原理，就开始实操了，像初始化、收敛机制这些，讲得都还挺清楚。Matlab代码也有，拿来就能跑，调一下参数就能复用。

适合你搞预测建模的时候用，比如房价预测、能耗估计这类连续变量任务。对比实验也做了，优化前后差距还蛮的。

如果你平时也喜欢研究点别的优化方法，比如PSO、GA、麻雀搜索这些，文末给了好几个拓展链接，可以顺藤摸瓜继续探索。

对了，如果你想直接上手，记得把LSSVMlab工具包装好，Matlab 路径别忘加，不然容易报错。