【24年新算法】IVY-LSSVM常青藤优化算法优化最小二乘支持向量机回归预测，IVY-LSSVM回归预测，多变量输入模型。

常春藤算法(Ivy algorithm, IVYA)，该算法取自常春藤植物的生长模式。该算法模拟了常青藤种群的有序协调增长和常青藤植物的扩散进化过程。该成果于2024年7月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems（影响因子：8.8）。

优化EMD/VMD/ICCEMD/SVM/LSSVM/ELM/BP/KELM/RF/DELM/LSTM/BILSTM/GRU/HKELM/XGboost/PNN/CNN/VMD/ICEEMDAN/组合模型CNN-SVM/CNN-LSTM/CNN-GRU/CNN-BiLSTM/LSTM-Attention/GRU-Attention/CNN-LSTM-Attention/TCN/TCN-LSTM/TCN-BILSTM/TCN-GRU/TCN-BIGRU/BITCN/BITCN-LSTM/BITCN-BILSTM/BITCN-GRU/BITCN-BIGRU/Transformer/Transformer-LSTM/Transformer-BILSTM/Transformer-GRU/Transformer-BIGRU等等多种分类/回归/时序/分解模型，具体私信。

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

%% 清空环境变量

warning off % 关闭报警信息

close all % 关闭开启的图窗

clear % 清空变量

clc % 清空命令行

%% 导入数据

res = xlsread('数据集.xlsx');

%% 数据分析

num_size = 0.75; % 训练集占数据集比例

outdim = 1; % 最后一列为输出

num_samples = size(res, 1); % 样本个数

num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数

f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度

flag_conusion = 1; % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上）

%% 划分训练集和测试集

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';

T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';

T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';

%% 划分训练集和测试集

M = size(P_train, 2);

N = size(P_test, 2);

% 获取 https://mbd.pub/o/DDR1

%% 数据归一化

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);

p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);

t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

智能算法及其模型预测