本文介绍了利用鸽群算法优化最小乘支持向量机（LS-SVM）模型的方法，通过MATLAB实现预测。鸽群算法模拟鸽子觅食行为，用于寻找SVM模型的最佳参数，以提高预测准确率。在优化过程中，LS-SVM采用RBF核函数，通过交叉验证选择C和sigma，最终优化适应度值。
使用鸽群算法优化的最小乘支持向量机（LS-SVM）实现预测
鸽群算法（Pigeon-inspired Optimization, PIO）是一种基于仿生学的优化算法，灵感来自于鸽子的觅食行为。它模拟了鸽群在寻找食物过程中的策略，通过迭代搜索来寻找最优解。在机器学习领域，鸽群算法已经被成功应用于优化支持向量机（SVM）模型。
本文将介绍如何使用鸽群算法优化最小乘支持向量机（LS-SVM）模型，并提供MATLAB代码实现。
首先，我们需要导入所需的MATLAB工具箱，包括“Statistics and Machine Learning Toolbox”和“Bioinformatics Toolbox”。
% 导入数据
data = load('data.mat');
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