粒子群优化支持向量机

clear all
clc

%% II. 导入数据
load spectra_data.mat

%%
% 1. 随机产生训练集和测试集
n = randperm（size（NIR1））;

%%
% 2. 训练集——50个样本
p_train = NIR（n（1:50）:）;
t_train = octane（n（1:50）:）;

%%
% 3. 测试集——10个样本
p_test = NIR（n（51:end）:）;
t_test = octane（n（51:end）:）;

%% III. 数据归一化
%%
% 1. 训练集
[pn_traininputps] = mapminmax（p_train‘）;
pn_train = pn_train‘;
pn_test = mapminmax（‘apply‘p_test‘inputps）;
pn_test = pn_test‘;

%%
% 2. 测试集
[tn_trainoutputps] = mapminmax（t_train‘）;
tn_train = tn_train‘;
tn_test = mapminmax（‘apply‘t_test‘outputps）;
tn_test = tn_test‘;
%%
%[bestCVmsebestcbestgpso_option] = psoSVMcgForRegress（t_trainp_trainpso_option）
pso_option = struct（‘c1‘1.5‘c2‘1.7‘maxgen‘200‘sizepop‘20 ...
                    ‘k‘0.6‘wV‘1‘wP‘1‘v‘5 ...
                     ‘popcmax‘10^2‘popcmin‘10^（-1）‘popgmax‘10^3‘popgmin‘10^（-2））;
                 % c1:初始为1.5pso参数局部搜索能力
% c2:初始为1.7pso参数全局搜索能力
% maxgen:初始为200最大进化数量
% sizepop:初始为20种群最大