粒子群算法与支持向量机预测Covid风险——附Matlab代码

粒子群算法与支持向量机预测Covid风险——附Matlab代码

新冠病毒自从爆发以来，给世界带来了极大的影响。如何预测Covid-19的风险，有助于社会更好地做出防疫决策和规划。粒子群算法和支持向量机SVM是两种常用的数据分析和预测技术，本文将介绍如何结合这两种技术进行Covid风险预测，并提供相应的Matlab代码。

1. 数据收集和预处理
   首先，需要收集相关的Covid病例数据，并进行预处理。在本文中，我们使用的数据集包括患者的性别、年龄、症状、确诊时间等信息。对于缺失的数据，我们采用均值填充或中位数填充方法来进行处理。

2. 特征提取
   接下来，需要从数据中提取有用的特征。在本次实验中，我们选取了性别、年龄、发热、咳嗽、乏力等5个特征作为预测因子。

3. 粒子群算法优化
   通过粒子群算法优化SVM模型的超参数，可以提高模型的准确率和泛化能力。在本次实验中，我们使用了MATLAB自带的“Particle Swarm Optimization”工具箱来完成该任务。

4. 建立模型
   接下来，我们使用优化后的SVM算法进行建模，并对模型进行训练和预测。在这里，我们采用10折交叉验证的方式进行实验，同时计算模型的准确率、精确度、召回率和F1值等指标。

5. 代码实现
   下面是本次实验所用到的Matlab代码：

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