多输入单输出LSSVM预测MATLAB代码

以下是一个简单的多输入单输出LSSVM预测MATLAB代码的示例：

% load data
load input_data.mat;
load output_data.mat;

% set parameters
gamma = 0.1;
sigma = 1;
epsilon = 0.001;

% train LSSVM model
model = initlssvm(input_data, output_data, 'f', [], [], 'RBF_kernel');
model = tunelssvm(model, 'simplex', 'crossvalidatelssvm', {10,'mse'}, 'code_OneVsAll', {gamma, sigma, 'RBF_kernel'});
model = trainlssvm(model);

% test LSSVM model
test_input = [0.1, 0.2, 0.3; 0.4, 0.5, 0.6; 0.7, 0.8, 0.9];
test_output = simlssvm(model, test_input);

% display results
disp(test_output);

其中，`input_data` 和 `output_data` 分别是训练数据的输入和输出，可以从文件中加载或手动创建。`gamma`、`sigma`、`epsilon` 分别是 LSSVM 模型的参数，需要根据具体数据进行调整。在训练模型前，需要使用 `initlssvm` 函数初始化 LSSVM 模型，并指定核函数类型为 RBF。然后使用 `tunelssvm` 函数进行模型参数的调优，最后使用 `trainlssvm` 函数训练模型。在测试阶段，可以使用 `simlssvm` 函数进行模型预测，输入测试数据并输出预测结果。