基于粒子群算法优化的最小乘支持向量机（LS-SVM）预测实现的MATLAB源码

基于粒子群算法优化的最小乘支持向量机（LS-SVM）预测实现的MATLAB源码

在本篇文章中，我们将介绍如何使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来优化最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）模型，并提供相应的MATLAB源码。

LS-SVM是一种基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的回归方法，其通过最小化目标函数来拟合数据，同时保持较小的模型复杂度。粒子群算法是一种启发式优化算法，模拟了鸟群觅食行为，通过不断搜索最优解的过程来优化目标函数。

以下是使用MATLAB实现基于粒子群算法优化的LS-SVM预测模型的源码：

% 步骤 1: 准备数据
load('data.mat');  % 导入数据集
X = data