粒子群优化支持向量机回归 (PSO-SVR)

PSO-SVR 是一种结合粒子群优化算法 (PSO) 和支持向量机 (SVR) 的机器学习技术，用于回归分析。

PSO 的作用：

* 优化 SVR 的参数，如核函数参数和惩罚因子，以提高回归模型的精度。

* 通过迭代搜索找到最优参数组合，从而避免手动调参的繁琐过程。

与传统 SVR 的对比：

* PSO-SVR 通常可以获得比传统 SVR 更高的回归精度。

* PSO-SVR 的参数优化过程更加自动化，减少了人为干预。

应用领域：

* 金融时间序列预测

* 电力负荷预测

* 工业过程控制

* 其他需要进行回归分析的领域