本文介绍了一种使用MATLAB实现的粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的预测方法。通过生成训练和测试数据，定义LSSVM模型，利用PSO优化模型参数，最终对测试数据进行预测并评估模型精度。
使用粒子群算法优化的支持向量机进行预测 - MATLAB 源代码
支持向量机(SVM)是一种常见的机器学习算法，可以应用于分类和回归问题。常见的SVM算法是最小二乘支持向量机(LSSVM)，它可以通过优化问题的形式来实现对样本数据的分类或者回归任务。此外，使用粒子群算法(PSO)来优化LSSVM也是一种有效的方法。
这里提供一个基于MATLAB平台的实现，使用PSO优化LSSVM进行预测的源代码：
% 生成训练数据和测试数据
Xtrain = 2 * rand(50, 2);
Ytrain = 
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