粒子群算法优化svr的matlab代码

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的搜索优化算法，可以用于寻找支持向量机（Support Vector Regression, SVR）的最佳参数组合。在MATLAB中，实现PSO优化SVR的过程涉及以下几个步骤：

1. 导入必要的库：首先需要导入`pso`函数，这是MATLAB的遗传算法和粒子群优化工具箱的一部分。

% 如果还没有安装，可以使用下面命令安装
% >> addpath(genetic.toolbox)

2. 定义PSO参数：包括粒子数量、迭代次数、速度限制等。

swarmSize = 50; % 粒子数量
maxIterations = 100; % 迭代次数
c1 = 2; % 学习因子
c2 = 2; % 社会学习因子
w = 0.7; % 惯性权重

3. 初始化粒子位置和速度：粒子的位置代表SVR参数的可能值，速度控制它们在参数空间的移动。

lb = [min_params]; % 参数下界 (例如，SVR的C和gamma)
ub = [max_params]; % 参数上界
[x, v] = initializeSwarm(swarmSize, lb, ub); % 初始化粒子位置(x)和速度(v)

4. 定义适应度函数：计算每个粒子对应SVR模型在训练数据上的性能（如均方误差），这通常是通过`fitrsvm`函数完成。

fitnessFcn = @(x) evaluateSVM(x, trainData, trainLabels); % 自定义适应度函数

5. 进行PSO优化：通过多次迭代更新粒子的位置和最佳解。

[particleBest, globalBest, swarmPos, swarmVel, bestFitness] = pso(fitnessFcn, x, v, swa...
    , maxIterations, [], [], c1, c2, w);

6. 使用全局最优解重构SVR模型并预测。

bestParams = globalBest(1,:); % 获取最佳参数
svrModel = fitrsvm(trainData, trainLabels, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', bestParams(1), 'Gamma', bestParams(2));
predictions = predict(svrModel, testData);