标题：HGWO-SVR 算法在风速时序预测中的应用
摘要：
本文介绍了一种基于差分进化（DE）改进原始的灰狼优化（GWO）算法的 HGWO(DE-GWO)算法，并将
其应用于风速时序预测中。该算法通过优化支持向量回归（SVR）参数，实现了对风速的准确预测。
本文还提供了具有详细中文注释的 MATLAB 版本，使使用者能够根据自身需求方便地进行修改。
1. 引言
风速预测在能源、交通等领域具有重要作用。然而，由于风速数据的复杂性和不确定性，传统的预测
方法往往难以满足需求。因此，本文提出了一种基于 HGWO(DE-GWO)算法的 SVR 模型，用于风速时
序预测。
2. 算法介绍
2.1. 灰狼优化算法
灰狼优化算法是一种基于动物社会行为的启发式优化算法。它通过模拟灰狼群体的搜索行为，不断更
新每个个体的位置来寻找最优解。然而，原始的灰狼优化算法在收敛速度和精度方面存在一定的不足
。
2.2. 差分进化算法
差分进化算法是一种常用的全局优化算法，通过引入差分变异和交叉操作来实现解空间的搜索。它通
过不断迭代，将当前解与一定数量的差分变异解进行比较，从而逐步改善解的质量。
2.3. HGWO(DE-GWO)算法
为了改进原始的灰狼优化算法，本文引入了差分进化算法，并将其与灰狼优化相结合，提出了
HGWO(DE-GWO)算法。该算法通过利用差分进化的搜索能力，加速了灰狼优化的收敛速度和精度，从
而更好地优化 SVR 参数。
3. HGWO-SVR 模型在风速时序预测中的应用
在风速时序预测中，本文将 HGWO(DE-GWO)算法与 SVR 模型相结合。首先，根据已有的风速数据建
立 SVR 模型，并利用 HGWO(DE-GWO)算法对 SVR 参数进行优化。然后，使用优化后的模型对未来的
风速进行预测。
4. 实验结果与分析
通过对真实风速数据的预测实验，本文对比了 HGWO-SVR 模型和其他传统模型的预测效果。实验结果
表明，HGWO-SVR 模型在风速时序预测方面具有更好的准确性和稳定性。
5. 结论
