为了提高瓦斯涌出量预测的精度和预测模型的泛化能力,提出了一种基于蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯涌出量预测方法。在SVM所建立预测模型中各个参数的取值区间内,采用蚁群优化算法计算预测模型各个参数的最佳值,基于最佳参数的SVM建立瓦斯涌出量预测模型。结果表明:采用未优化的SVM建立的预测方法,其个别预测误差相对较大,最大误差为8.11%,平均误差为4.68%,采用ACO对于预测模型的参数进行优化后,预测性能有显著提高,最大误差为4.37%,平均误差为2.89%,表明所建议的方法是有效、可行的。

灰狼优化算法GWO优化SVM支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，有例子，易上手，简单粗暴，替换数据即可，分类问题。 仅适应于windows系统

为了解决矿井涌水量预测难题,在Grid-Search_PSO优化SVM参数的基础上,采用SVM非线性回归预测法,对大海则煤矿1999~2008年7月份的矿井涌水量进行了预测。分析对比SVM回归预测法和ARIMA时间序列预测法预测结果的数据误差,发现SVM回归法预测值与实测值之间的偏差比ARIMA时间序列法要小很多。可见在影响矿井涌水量各种因素值具备的情况下,SVM非线性回归预测所建立的模型能够更准确地预测矿井的涌水量,在矿井安全生产中具有很大的应用价值。

【SVM分类】基于自适应蚁狮算法优化SVM分类器实现胃肠道病变附matlab代码

【优化预测】鲸鱼算法优化SVM预测【含Matlab源码 1377期】.zip

该程序是cs-svm的程序，用于对svm的算法优化

利用布谷鸟算法优化svm，有目标函数 实验室程序，好用

利用粒子群优化算法来寻找svm中的最有参数，达到最优解

SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能，含有源程序和代码

通过GWO 灰狼算法优化支持向量机SVM建立各参数与研究目标的映射模型，代代码比较全，可以直接在MATLLAB里面使用