如何编写改进粒子群算法支持向量机国产飞机在污染跑道着陆距离的预测的代码

以下提供一个简单的改进粒子群算法支持向量机的代码示例，用于预测国产飞机在污染跑道着陆距离：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from pyswarm import pso

# 读取数据
data = np.genfromtxt('landing_distance.csv', delimiter=',')

# 数据预处理
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 定义SVM模型
model = SVR(kernel='rbf')

# 定义优化目标函数，使用SVM训练并返回MSE
def objective_function(params):
    c, gamma = params
    model.set_params(C=c, gamma=gamma)
    mse = np.mean((model.fit(X, y).predict(X) - y) ** 2)
    return mse

# 定义粒子群算法的边界
lb = [1, 0.001]
ub = [100, 1]

# 使用粒子群算法优化SVM的参数
result = pso(objective_function, lb, ub)

# 输出最优参数和MSE
print('Optimal C: %.2f' % result[0][0])
print('Optimal gamma: %.3f' % result[0][1])
print('MSE: %.2f' % result[1])

# 使用最优参数训练SVM模型并预测结果
model.set_params(C=result[0][0], gamma=result[0][1])
predicted_y = model.fit(X, y).predict(X)

# 输出预测结果
print('Predicted landing distance:')
print(predicted_y)

其中，landing_distance.csv是一个包含训练数据的CSV文件，第一列到倒数第二列是特征，最后一列是目标变量（着陆距离）。粒子群算法的优化目标函数使用SVM训练并返回MSE，边界限定了C和gamma的取值范围。最终使用最优参数训练SVM模型并预测结果。