最小二乘支持向量机回归预测模型研究与实现简介：最小二乘支持向量机（LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM）是一种基于支持向量机（SVM）理论的改进算法，通过引入最小二乘损失函数替代传统SVM中的不等式约束，将二次规划问题转化为线性方程组求解，显著降低了计算复杂度。该模型在回归预测任务中表现出良好的泛化能力和鲁棒性，尤其适用于小样本、非线性及高维数据的建模与预测。本研究围绕LS-SVM回归预测模型展开，重点探讨其核函数选择、参数优化及算法实现等关键技术，并结合实际数据集验证模型性能。通过与传统回归方法（如线性回归、神经网络）的对比实验，分析LS-SVM在预测精度、稳定性和计算效率等方面的优势。研究成果可为工业预测、金融分析、环境监测等领域的回归问题提供有效的解决方案。关键词：最小二乘支持向量机；回归预测；核函数；参数优化；机器学习
