海马优化算法优化支持向量回归（SVR）模型项目

一、项目概述

本项目将实现海马优化算法（Seahorse Optimization Algorithm, SOA）优化支持向量回归（SVR）模型的全过程。海马优化算法是一种新型元启发式算法，模拟海马的智能行为（包括移动、捕食和繁殖），能有效解决复杂优化问题。SVR作为强大的回归模型，其性能高度依赖参数选择（C、ε、γ）。本项目将结合SOA和SVR，在Python中实现参数自动优化。

二、理论基础

1. 支持向量回归（SVR）

SVR通过在高维空间构建最优超平面实现回归，核心参数：

• 惩罚系数C：控制误差容忍度
• 不敏感损失ε：定义回归误差容忍带
• 核参数γ：控制高斯核函数宽度

2. 海马优化算法（SOA）

灵感来自海马三种行为：

• 移动行为࿱

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