lssvm回归预测matlab

LS-SVM（Least Squares Support Vector Machines）是一种支持向量机（SVM）的变体，它主要用于回归问题。在MATLAB中，可以使用SVM工具箱来实现LS-SVM回归预测。

下面是一个简单的LS-SVM回归预测的MATLAB示例代码：

% 加载数据
load('data.mat');

% 定义训练集和测试集
X_train = X(1:80,:);
X_test = X(81:100,:);
Y_train = Y(1:80,:);
Y_test = Y(81:100,:);

% 训练LS-SVM模型
model = initlssvm(X_train, Y_train, 'f', [], [], 'RBF_kernel');
model = tunelssvm(model, 'simplex', 'crossvalidatelssvm',{10,'mse'});
model = trainlssvm(model);

% 预测测试数据
Y_pred = simlssvm(model, X_test);

% 计算预测误差
mse = mean((Y_pred - Y_test).^2);

% 绘制预测结果
plot(Y_test, 'b');
hold on;
plot(Y_pred, 'r');
legend('真实值', '预测值');

在上述代码中，首先加载数据并将其拆分为训练集和测试集。然后使用`initlssvm`函数初始化LS-SVM模型，并使用`tunelssvm`函数进行模型参数调优。最后使用`trainlssvm`函数训练模型并使用`simlssvm`函数预测测试数据。计算预测误差并绘制预测结果。

需要注意的是，LS-SVM回归预测的性能取决于所选用的核函数和其参数的选择。在代码示例中，使用的是径向基函数（RBF_kernel），并使用交叉验证来选择最佳参数。如果需要更好的性能，需要仔细选择合适的核函数和参数。