pso-svr的使用excel数据的matlab代码

以下是使用Excel数据进行PSO-SVR的MATLAB代码示例：

% 导入Excel数据
data = xlsread('data.xlsx');

% 将数据分成训练集和测试集
train_data = data(1:80,:);
test_data = data(81:end,:);

% 将训练数据和测试数据分成输入和输出
train_X = train_data(:,1:end-1);
train_y = train_data(:,end);
test_X = test_data(:,1:end-1);
test_y = test_data(:,end);

% 定义SVR模型
model = fitrsvm(train_X,train_y,'KernelFunction','rbf');

% 定义适应度函数
fitnessFunction = @(x) svr_fitness(x,train_X,train_y,test_X,test_y);

% 定义PSO参数
nvars = 2; % 变量数
lb = [0.01,0.01]; % 变量下界
ub = [100,100]; % 变量上界
options = optimoptions('particleswarm','SwarmSize',50,'MaxIterations',100);

% 运行PSO算法
[x_min,fval] = particleswarm(fitnessFunction,nvars,lb,ub,options);

% 输出结果
fprintf('C = %f \n',x_min(1));
fprintf('gamma = %f \n',x_min(2));
fprintf('测试集MSE = %f \n',fval);

% 定义适应度函数
function mse = svr_fitness(x,train_X,train_y,test_X,test_y)
    % 训练SVR模型
    model = fitrsvm(train_X,train_y,'KernelFunction','rbf','BoxConstraint',x(1),'KernelScale',x(2));
    % 在测试集上进行预测
    y_pred = predict(model,test_X);
    % 计算MSE
    mse = mean((y_pred - test_y).^2);
end

此代码假设Excel数据文件名为"data.xlsx"，数据包括80个训练样本和20个测试样本，每个样本有两个输入和一个输出。SVR模型使用径向基函数（RBF）核函数，适应度函数使用测试集的MSE作为评价指标。PSO算法使用50个粒子和100次迭代，变量的下界和上界分别为0.01和100。最终输出最优的C和gamma参数以及测试集的MSE。注意，此代码使用MATLAB自带的fitrsvm函数进行SVR模型的训练。如果你使用的是其他SVR模型库，可能需要进行相应的修改。