改进天鹰优化算法(IAO)见：【智能优化算法】改进的AO算法(IAO)-CSDN博客

支持向量机(SVM)数据时序预测：基于支持向量机的数据回归预测-CSDN博客

代码原理

基于改进天鹰优化算法（IAO）优化支持向量机（SVM）数据回归预测（IAO-SVM），其适应度函数的选择和基本原理如下：

1. **最小化均方误差（MSE）**：在数据回归预测中，选择这种适应度函数旨在使得支持向量机（SVM）在训练过程中预测结果与实际值之间的均方误差最小化。MSE是衡量回归模型预测结果与真实值之间差异的常用指标。

2. **优化预测精度**：适应度函数的目标是通过IAO算法优化支持向量机的参数，以提高数据回归预测的精度和模型的稳定性。

基本原理和步骤：

1. **初始化**：初始化支持向量机的核函数、惩罚参数、优化参数等，以及IAO算法的优化参数。

2. **数据预处理**：对输入数据进行预处理和归一化，确保数据的稳定性和准确性。

3. **支持向量机训练**：使用当前的支持向量机参数对数据进行训练，得到一个初步的回归预测模型。

4. **计算适应度**：根据选择的适应度函数（如均方误差），计算预测结果与实际值之间的误差。

5. **优化**：利用IAO算法优化支持向量机的参数（如核函数参数、惩罚参数等），以最小化适应度函数的值（即最小化均方误差）。

6. **更新参数**：根据优化结果更新支持向量机的参数。

7. **收敛判断**：判断算法是否收敛，若未收敛则返回步骤3或4，直到满足停止条件为止。

8. **预测**：使用优化后的支持向量机模型进行数据回归预测。

通过以上步骤，IAO算法能够有效地优化支持向量机在数据回归预测任务中的参数，提高预测精度并增强模型的泛化能力和稳定性。

代码效果图

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