Matlab 基于粒子群优化算法优化支持向量机(PSO-SVM)的数据回归预测
资源描述
本资源提供了一个基于Matlab实现的粒子群优化算法（PSO）优化支持向量机（SVM）的数据回归预测模型。该模型适用于多变量输入、单变量输出的数据回归预测任务。资源中包含了完整的源代码和数据集，方便用户直接运行和测试。
主要功能
- 数据回归预测：利用粒子群优化算法对支持向量机进行参数优化，实现高效的数据回归预测。
- 多变量输入：支持多变量输入，适用于复杂的数据集。
- 单变量输出：输出为单变量，适用于回归预测任务。
- 评价指标：提供了多种评价指标，包括R2、MAE、MSE和RMSE，用于评估模型的性能。
- 可视化效果：包含拟合效果图和散点图，直观展示模型的预测效果。
数据集
- 数据格式：Excel文件
- 版本要求：暂无版本限制，推荐使用Matlab 2018B及以上版本
- 数据内容：包含用于回归预测的输入数据和输出数据
运行环境
- 操作系统：仅支持Windows 64位系统
- 工具箱：采用Libsvm工具箱，无需额外安装，可直接运行
使用说明
- 下载并解压资源文件。
- 打开Matlab，加载项目文件。
- 运行主程序，开始数据回归预测。
- 查看生成的拟合效果图和散点图，评估模型性能。
注意事项
- 确保Matlab版本为2018B及以上，以获得最佳兼容性。
- 本资源仅支持Windows 64位系统，请确保运行环境符合要求。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，欢迎通过邮件或其他方式联系我们。我们非常乐意听取您的反馈，并不断优化和完善本资源。