粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机回归预测，PSO-LSSVM回归预测,多输入单输出模型。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
P_train = xlsread('data','training set','B2：G191')';
T_train= xlsread('data','training set','H2：H191')';
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')';
T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')';

%%  划分训练集和测试集
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

%%  参数设置
pop = 5;              % 种群数目
Max_iter = 50;         % 迭代次数
dim = 2;               % 优化参数个数
lb = [10,   10];       % 下限
ub = [1000, 1000];       % 上限

%% 优化函数
fobj = @(x)fitnessfunclssvm(x, p_train, t_train);

%% 优化
[Best_pos, Best_score, curve] = PSO(pop, Max_iter, lb, ub, dim, fobj);

PSO-LSSVM完整代码获取链接