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灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，简称 GWO），是由澳大利亚格里菲斯大学的 Mirjalii 等人于 2014 年提出的群智能优化算法。该算法的设计灵感源自灰狼群体的捕食行为，核心思想是对灰狼社会的结构与行为模式进行模仿。
支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）则是一种常用的监督学习算法，主要用于解决二分类或多分类任务。
在本次研究中，我们选用 Excel 股票预测数据，将其按照 8:1:1 的比例划分为训练集、验证集和测试集。通过利用 GWO 对 SVM 的超参数进行优化，进而开展回归预测，以此提高模型性能。
在代码编写方面，采用模块化结构，依据功能模块将代码清晰地划分为数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等部分，大大提升了代码的可读性与可维护性。
在数据处理流程上，我们执行了清晰且规范的操作。对数据进行了标准化处理，例如采用 Zscore 标准化方法，这一过程有助于确保模型训练的准确性和可靠性。
结果可视化:通过绘制GWO寻优过程收敛曲线、训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图，直观地展示了模型的预测效果，便于用户理解算法和模型的性能。
同时输出多个评价指标
平均绝对误差(MAE)
平均相对误差(MAPE)
均方误差(MSE)
均方根误差(RMSE)
R方系数(R2)
代码有中文介绍。
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