你能写出改进粒子群算法优化后的SVR模型的MATLAB代码吗

我可以回答这个问题。以下是改进粒子群算法优化后的SVR模型的MATLAB代码：

% 导入数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1:2);
y = data(:, 3);

% 定义SVR模型
model = fitrsvm(X, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 'auto', 'BoxConstraint', Inf);

% 定义粒子群算法参数
options = optimoptions('particleswarm', 'SwarmSize', 100, 'MaxIterations', 200);

% 定义适应度函数
fitnessFunction = @(x)kfoldLoss(fitcsvm(X, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', x(1), 'BoxConstraint', x(2)));

% 运行粒子群算法
lb = [.1, .1];
ub = [10, 10];
[x, fval] = particleswarm(fitnessFunction, 2, lb, ub, options);

% 使用优化后的参数重新训练SVR模型
model = fitrsvm(X, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', x(1), 'BoxConstraint', x(2));

% 预测新数据
X_new = [1, 2; 3, 4];
y_new = predict(model, X_new);