粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机分类预测，PSO-LSSVM分类预测，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
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集%
P_train = res(1: 250, 1: 12)';
T_train = res(1: 250, 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(251: end, 1: 12)';
T_test = res(251: end, 13)';
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 = T_train;
t_test  = T_test;
%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';
%% LS参数设置
type        = 'c';             % 模型类型 分类
kernel_type = 'RBF_kernel';    % 线性核函数
codefct     = 'code_OneVsOne'; % 一对一编码分类
fun = @getObjValue;  % 目标函数
dim = 2;             % 优化参数个数
ub  = [300, 300];  % 优化参数目标上限
lb  = [0.01, 0.01];   % 优化参数目标下限

pop = 5;             % 数量
Max_iteration = 10; % 最大迭代次数   

%% 优化算法
[Best_score,Best_pos, curve] = PSO(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun);