GWO-SVM及多种算法时序预测-递归预测未来数据的源程序
# GWO - SVM 单变量时序预测：递归开启未来数据预测之门
在数据预测的广袤领域中，单变量时序预测一直是个热门话题。今天咱们就来聊聊基于灰狼算法（G
WO）优化支持向量机（SVM）的单变量时序预测，而且是通过【递归】方式来预测未来数据哦。
## 一、运行环境与便利性
运行这个程序，MATLAB 版本得在 2018b 及其以上。好处是，它就像个贴心小能手，程序已经调试得
稳稳当当，你要是有自己的数据，直接替换数据集就行，数据格式是常见的 excel 哦，新手小白上手完全
没压力。像我当初刚接触这类预测项目时，最头疼的就是环境配置和代码调试，这个程序就完美避开了这
些坑，拿过来就能用，换上自己的数据，马上开启预测之旅。
## 二、核心算法探秘
### 1. 灰狼算法（GWO）
灰狼算法是一种受灰狼群体捕食行为启发的优化算法。想象一下，一群灰狼在追捕猎物，它们分工
明确，有带头的，有协助包围的。在算法里，这就对应着不同角色的灰狼执行不同的搜索策略，逐步逼近最
优解。比如在我们优化 SVM 的参数过程中，灰狼们就像勤劳的探索者，在参数的“丛林”里寻找最佳组合，
让 SVM 发挥出最佳性能。
### 2. 支持向量机（SVM）
SVM 呢，就像是数据空间里的“分割大师”。它的目标是在数据点之间找到一个超平面，让不同类别
的数据点尽可能分开，并且间隔最大化。在单变量时序预测中，它根据历史数据的特征，学习出一个预测模
型。
### 组合的力量
当 GWO 遇上 SVM，就像是找到了最佳拍档。GWO 负责在茫茫参数空间里找到最合适的参数，喂给 S
VM，让 SVM 以最佳状态进行预测。这种组合，让预测的准确性大幅提升。
## 三、代码示例与分析
咱们来看一段简单的代码片段，这是用 MATLAB 实现 GWO - SVM 预测的部分关键代码。
```matlab
% 加载数据
data = xlsread('your_data.xlsx');
% 这里假设数据在第一列是我们要预测的单变量时间序列
time_series = data(:, 1);
% 划分训练集和测试集
train_size = floor(0.8 * length(time_series));
train_data = time_series(1:train_size);
