最小二乘支持向量机建模及预测函数控制：理论、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，机器学习算法已成为解决各种复杂问题的重要工具，广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等众多领域。最小二乘支持向量机（LeastSquaresSupportVectorMachine，LSSVM）作为机器学习领域的重要算法之一，近年来受到了广泛关注。它是在传统支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）基础上发展而来的一种改进算法。

传统的SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出独特的优势，能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中，其核