基于风驱动算法优化的最小乘支持向量机（LS-SVM）在交通流数据回归预测中的实现

基于风驱动算法优化的最小乘支持向量机（LS-SVM）在交通流数据回归预测中的实现

交通流数据的准确预测对于城市交通管理和规划至关重要。最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）是一种有效的机器学习方法，可以应用于交通流数据的回归预测问题。本文将介绍如何使用基于风驱动算法优化的LS-SVM来实现交通流数据的回归预测，并提供相应的MATLAB代码。

LS-SVM是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的一种变体，通过最小化预测误差的平方和来建立回归模型。LS-SVM在处理大规模数据时具有较高的计算效率，并且可以避免SVM中的二次规划问题。为了提高LS-SVM的预测性能，我们将使用一种基于风驱动算法的优化方法。

以下是使用MATLAB实现基于风驱动算法优化的LS-SVM进行交通流数据回归预测的代码：

% 读取交通流数据
data = load('traffic_data.csv'