基于MATLAB的飞蛾扑火算法优化LSSVM回归预测

基于MATLAB的飞蛾扑火算法优化LSSVM回归预测

介绍：
在机器学习和数据分析领域，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的监督学习方法，用于分类和回归分析。而基于支持向量机的最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）是一种改进的支持向量机算法，通过引入最小二乘损失函数来解决传统SVM中对异常值敏感的问题。

然而，对于LSSVM模型的参数调优，传统的优化算法往往存在着一定的局限性。为了解决这个问题，本文将引入飞蛾扑火算法（Firefly Algorithm）来优化LSSVM回归预测模型，以提高其预测性能和收敛速度。

方法：
飞蛾扑火算法是一种基于自然界现象的优化算法，灵感来源于昆虫中的飞蛾行为。它模拟了飞蛾之间的交互行为，其中飞蛾通过发出自身光亮度的信号来吸引其他飞蛾，并通过调整亮度和位置来优化搜索空间。在本文中，我们将使用MATLAB编程语言来实现基于飞蛾扑火算法的LSSVM回归预测。

以下是基于MATLAB的飞蛾扑火算法优化LSSVM回归预测的源代码：

% 步骤1：数据准备
% 假设我们有一组输入特征矩阵X和对应的目标值向量Y
X = ... % 输入