给我一份用excel数据集的粒子群优化支持向量机预测的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);

% 初始化PSO参数
dim = size(train_X,2) + 2;
pop_size = 30;
max_iter = 50;
c1 = 1.5;
c2 = 1.5;
w = 0.6;
v_max = 1;
v_min = -1;
x_max = 100;
x_min = 0.01;

% 初始化粒子群
particle.x = [];
particle.v = [];
particle.pbest = [];
particle.fitness = [];

for i = 1:pop_size
    % 初始化粒子位置和速度
    x = rand(1,dim) .* (x_max - x_min) + x_min;
    v = rand(1,dim) .* (v_max - v_min) + v_min;
    % 计算适应度函数值
    fitness = svr_fitness(x,train_X,train_y,test_X,test_y);
    % 初始化粒子的历史最优位置
    pbest = x;
    % 将粒子加入粒子群
    particle(i).x = x;
    particle(i).v = v;
    particle(i).pbest = pbest;
    particle(i).fitness = fitness;
end

% 初始化全局最优位置
gbest = particle(1).x;
gbest_fitness = particle(1).fitness;

% 迭代PSO算法
for iter = 1:max_iter
    for i = 1:pop_size
        % 更新粒子速度和位置
        particle(i).v = w * particle(i).v ...
            + c1 * rand(1,dim) .* (particle(i).pbest - particle(i).x) ...
            + c2 * rand(1,dim) .* (gbest - particle(i).x);
        particle(i).v = min(particle(i).v,v_max);
        particle(i).v = max(particle(i).v,v_min);
        particle(i).x = particle(i).x + particle(i).v;
        particle(i).x = min(particle(i).x,x_max);
        particle(i).x = max(particle(i).x,x_min);
        % 计算适应度函数值
        fitness = svr_fitness(particle(i).x,train_X,train_y,test_X,test_y);
        % 更新粒子历史最优位置
        if fitness < particle(i).fitness
            particle(i).pbest = particle(i).x;
            particle(i).fitness = fitness;
        end
        % 更新全局最优位置
        if particle(i).fitness < gbest_fitness
            gbest = particle(i).x;
            gbest_fitness = particle(i).fitness;
        end
    end
    % 输出当前迭代次数和全局最优适应度函数值
    fprintf('Iteration %d, Global Best Fitness = %f\n',iter,gbest_fitness);
end

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

% 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30个粒子和50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。