基于风驱动算法优化的最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）用于数据回归预测

最小乘支持向量机（LS-SVM）是一种有效的机器学习算法，可以用于数据回归预测问题。在本文中，我们将介绍如何使用基于风驱动算法（Wind Driven Optimization, WDO）优化的LS-SVM进行数据回归预测，并提供相应的MATLAB代码。

LS-SVM是一种非常有用的机器学习方法，它基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的思想，通过最小化目标函数来拟合数据集。与传统的SVM不同，LS-SVM直接通过求解线性方程组得到模型参数，而不需要使用二次规划等优化算法。

为了进一步提高LS-SVM的性能，我们将采用基于风驱动算法的优化方法来优化模型的参数。风驱动算法是一种启发式优化算法，模拟了风在自然界中的传播和演化过程。它通过迭代更新候选解，并根据其在目标函数上的表现来调整搜索方向和速度，从而寻找最优解。

下面是使用MATLAB实现基于风驱动算法优化的LS-SVM进行数据回归预测的代码示例：

% 步骤1：加载数据集
load('data.mat');  % 请将data.mat替换为您的数据集文件名<