基于Matlab的粒子群算法优化支持向量机回归预测

支持向量机（Support Vector Machines，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归任务。在回归问题中，SVM通过构建一个回归模型来预测连续型的目标变量。然而，对于复杂的回归问题，SVM的性能可能受到参数选择的限制。为了改善SVM的性能，可以使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）来优化SVM的参数。

粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群觅食行为。在PSO中，将一组称为粒子的个体放置在搜索空间中，每个粒子代表一个潜在的解。粒子通过在搜索空间中移动来寻找最优解，其移动的方向和速度受到个体历史最优解和群体历史最优解的影响。通过迭代更新粒子的位置和速度，PSO可以逐渐优化目标函数，找到最优解。

在本文中，我们将使用Matlab编程语言实现粒子群算法优化SVM回归预测模型。以下是实现该模型所需的步骤和源代码：

步骤1：准备数据集
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对应的目标变量。在本示例中，我们使用一个示例数据集，并将其存储在名为"data.csv"的CSV文件中。

步骤2：加载数据集
使用Matlab的csvread函数加载数据集，并将输入特征和目标变量分别存储在X和y中。