基于MATLAB粒子群算法优化支持向量机回归预测

基于MATLAB粒子群算法优化支持向量机回归预测

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的机器学习方法，可以应用于分类和回归问题。在回归问题中，SVM通过寻找最优超平面来建立输入特征和输出值之间的映射关系。然而，在实际应用中，SVM的性能往往受到参数选择和优化算法的影响。为了改善SVM的预测性能，我们可以使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）对SVM进行优化。

粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了鸟群觅食的行为。它通过维护每个粒子的位置和速度，并根据适应度函数的评估结果不断更新粒子的位置，从而寻找最优解。将粒子群算法应用于SVM参数优化，可以有效地提高SVM模型的泛化能力和预测准确性。

下面我们将介绍如何使用MATLAB实现基于粒子群算法优化的SVM回归预测，并提供相应的源代码：

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含n个样本的数据集，其中每个样本有m个输入特征和一个输出值。可以通过MATLAB的数据处理工具箱导入数据，如下所示：

% 导入数据
data =