PSO优化SVM在时间序列预测分析中的应用

PSO 优化 SVM 的时间序列预测工具挺适合拿来直接用的，尤其你平时就搞金融、气象这种对预测要求高的场景。文章一上来就讲了思路：用粒子群优化算法（PSO）自动帮你调SVM里的参数，比如C和gamma，省去你手动试参数的麻烦。

代码结构也比较清晰，从数据预到模型训练、预测流程全都有。你只要换下自己的数据，基本就能跑起来。像train_test_split、StandardScaler这些步骤都在，贴心。

而且作者还贴了完整注释，读起来比较顺滑。像下面这种优化部分：

for particle in swarm:
    fitness = evaluate_model(particle.position)
    # 更新个体和全局最优

适合有点 Python 基础的朋友上手，如果你用惯了LSTM或Prophet，想试点别的算法流派，这套还蛮值得一试的。建议你根据自己的数据特性微调kernel和max_iter之类的参数，预测效果会更稳。