woa-lssvm回归预测matlab代码

以下是使用woa-lssvm进行回归预测的matlab代码示例：

首先，我们需要定义训练数据和测试数据：

% 训练数据
Xtrain = [0.1 0.3 0.5 0.7 0.9]';
Ytrain = [0.01 0.09 0.25 0.49 0.81]';

% 测试数据
Xtest = [0.2 0.4 0.6 0.8]';
Ytest = [0.04 0.16 0.36 0.64]';

接下来，我们需要使用woa-lssvm训练模型：

% 设置woa-lssvm参数
gam = 10; % gamma参数
sig2 = 0.1; % sigma参数

% 构建woa-lssvm模型
model = initlssvm(Xtrain,Ytrain,'f',[],[],'RBF_kernel');
model = tunelssvm(model,'simplex','crossvalidatelssvm',{10,'mse'},'gam',gam,'sig2',sig2);
model = trainlssvm(model);

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测并计算预测误差：

% 使用训练好的模型进行预测
Ytest_pred = simlssvm(model,Xtest);

% 计算预测误差
mse = mse(Ytest - Ytest_pred);
rmse = sqrt(mse);

完整的woa-lssvm回归预测matlab代码如下：

% 训练数据
Xtrain = [0.1 0.3 0.5 0.7 0.9]';
Ytrain = [0.01 0.09 0.25 0.49 0.81]';

% 测试数据
Xtest = [0.2 0.4 0.6 0.8]';
Ytest = [0.04 0.16 0.36 0.64]';

% 设置woa-lssvm参数
gam = 10; % gamma参数
sig2 = 0.1; % sigma参数

% 构建woa-lssvm模型
model = initlssvm(Xtrain,Ytrain,'f',[],[],'RBF_kernel');
model = tunelssvm(model,'simplex','crossvalidatelssvm',{10,'mse'},'gam',gam,'sig2',sig2);
model = trainlssvm(model);

% 使用训练好的模型进行预测
Ytest_pred = simlssvm(model,Xtest);

% 计算预测误差
mse = mse(Ytest - Ytest_pred);
rmse = sqrt(mse);