灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，简称 GWO），是一种群智能优化算法，由澳大利亚格里菲斯大学的 Mirjalii 等人于 2014 年提出。该算法的设计灵感源自灰狼群体的捕食行为，其核心思想是模仿灰狼社会的结构与行为模式。
本次所使用的数据为 Excel 股票预测数据，数据集按照 8:1:1 的比例，划分为训练集、验证集和测试集。
在代码结构方面，采用模块化设计，依据功能模块进行清晰划分，具体包括数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等部分。这种结构显著提高了代码的可读性与可维护性。
数据处理流程明确，对数据实施了标准化处理，其中包含 Zscore 标准化，并将数据划分为训练集、验证集和测试集，这一处理方式有助于保障模型训练的准确性与可靠性。
在结果呈现上，通过绘制 GWO 寻优过程收敛曲线，以及训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图，以可视化的方式直观展示模型的预测效果，方便用户理解算法和模型的性能表现。
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。
算法设计、毕业设计、期刊专利！感兴趣可以联系我。
🏆代码获取方式1：
私信博主
🏆代码获取方式2
利用同等价值的matlab代码兑换博主的matlab代码
先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值，可以的话，就可以进行兑换。