粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）模型用于含水率预测的 Matlab 实现

粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）模型用于含水率预测的 Matlab 实现

在本文中，我们将介绍如何使用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）结合支持向量机（Support Vector Machine, SVM）模型来进行含水率预测。我们将使用 Matlab 编程语言来实现该模型，并提供相应的源代码。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含输入特征和相应的含水率标签。确保数据集已经经过预处理和划分为训练集和测试集。

2. SVM 模型
   SVM 是一种监督学习算法，可用于分类和回归问题。在我们的场景中，我们将使用 SVM 来进行回归任务，即预测连续值的含水率。

下面是使用 Matlab 中的 fitrsvm 函数构建 SVM 模型的示例代码：

% 导入训练数据
load('train_data.mat'); % 替换为实际的训练数据文件名