帮忙用matlab写一个代码：使用粒子群算法优化回归分析的代码，要求单个粒子对应一组待定系数，粒子的维分量分别对应待定系数，维个数与待定系数个数相同，选择以粒子观测值表示的平方均值作为粒子群的适应函数。我的回归关系想设置为多项式函数形式，我的数据有一个自变量和4个因变量，最后还希望能输出回归方程，

当然可以！下面是使用粒子群算法优化回归分析的 MATLAB 代码：

function [coefficients, equation] = particleSwarmOptimization(data, degree, numParticles, maxIterations)

    % 数据准备
    x = data(:, 1); % 自变量
    y = data(:, 2:end); % 因变量

    % 初始化粒子群
    numCoefficients = degree + 1; % 待定系数个数
    particles = rand(numParticles, numCoefficients);
    velocities = zeros(numParticles, numCoefficients);
    pBestPositions = particles;
    pBestValues = inf(numParticles, 1);
    gBestValue = inf;
    gBestPosition = zeros(1, numCoefficients);

    % 迭代优化
    for iteration = 1:maxIterations
        for particle = 1:numParticles
            % 计算粒子的适应度函数值
            currentCoefficients = particles(particle, :);
            predictedY = polyval(currentCoefficients, x);
            error = sqrt(mean((y - predictedY).^2));

            % 更新个体最优解
            if error < pBestValues(particle)
                pBestValues(particle) = error;
                pBestPositions(particle, :) = currentCoefficients;
            end

            % 更新全局最优解
            if error < gBestValue
                gBestValue = error;
                gBestPosition = currentCoefficients;
            end

            % 更新粒子速度和位置
            w = 0.5; % 惯性权重
            c1 = 1; % 学习因子1
            c2 = 1; % 学习因子2
            r1 = rand(1, numCoefficients);
            r2 = rand(1, numCoefficients);
            velocities(particle, :) = w * velocities(particle, :) + c1 * r1 .* (pBestPositions(particle, :) - particles(particle, :)) + c2 * r2 .* (gBestPosition - particles(particle, :));
            particles(particle, :) = particles(particle, :) + velocities(particle, :);
        end
    end
    
    % 输出回归方程
    coefficients = gBestPosition;
    equation = poly2str(gBestPosition);

end

使用示例：

% 假设你的数据保存在一个名为data的矩阵中，其中第一列是自变量，后面四列是因变量
data = [x, y1, y2, y3, y4];

degree = 2; % 多项式的阶数
numParticles = 50; % 粒子数
maxIterations = 100; % 最大迭代次数

[coefficients, equation] = particleSwarmOptimization(data, degree, numParticles, maxIterations);

disp('回归方程：');
disp(equation);

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的特定问题进行适当的修改和调整。