%%==================清空環境=============

clc
clear

%%導入訓練數據和測試數據
load?data1.mat

%其中train_data?test_data分別為訓練集和測試集
%train_result?test_result為訓練結果和測試結果

%%數據歸一化

%%歸一化方法1（利用libsvm工具箱函數歸一化）
[train_xtest_x]=scaleForSVM（train_datatest_data01）
[train_ytest_ypstrain1]=scaleForSVM（train_resulttest_result01）


%%歸一化方法2（利用svm自帶mapminmax函數歸一化）
%[train_data?pstrain0]?=?mapminmax（train‘01）;
%[test_data]?=?mapminmax（‘apply‘test‘pstrain0）;
%[train_resultpstrain1]?=?mapminmax（train_out01）;
%[test_result]?=?mapminmax（‘apply‘test_outpstrain1）;

%train_data?=?train_data‘
%train_result=train_result‘
%test_data?=?test_data‘


%%?參數初始化

%粒子群算法中的兩個參數
c1?=?1.5;?%?c1?belongs?to?[02]?c1:初始為1.5pso參數局部搜索能力
c2?=?1.5;?%?c2?belongs?to?[02]?c2:初始為1.7pso參數全局搜索能力

maxgen=300;?%?進化次數?
sizepop=30;?%?種群規模

popcmax=10^（3）;?%?popcmax:初始為1000SVM?參數c的變化的最大值.
popcmin=10^（-1）;?%?popcmin:初始為0.1SVM?參數c的變化的最小值.
popgmax=10^（2）;?%?popgmax:初始為1000SVM?參數g的變化的最大值
popgmin=10^（-1）;?%?popgmin:初始為0.01SVM?參數c的變化的最小值.
k?=?0.5;?%?k?belongs?to?[0.11.0];
Vcmax?=?k*popcmax;%參數?c?迭代速度最大值
Vcmin?=?-Vcmax?;
Vgmax?=?k*popgmax;%參數?g?迭代速度最大值
Vgmin?=?-Vgmax?;?

eps?=?10^（-7）;

%%定義lssvm相關參數

type?=?‘function?estimation‘;?
kernel?=?‘RBF_kernel‘;
proprecess=‘original‘

%%?產生初始粒子和速度
for?i=1:sizepop

%?隨機產生種群
pop（i1）?=?（popcmax-popcmin）*rand（11）+popcmin?;?%?初始種群
pop（i2）?=?（popgmax-popgmin）*rand（11）+popgmin;
V（i1）=Vcmax*rands（11）;?%?初始化速度
V（i2）=Vgmax*rands（11）;

%?計算初始適應度
gam?=?pop（i1）
sig2?=?pop（i2）
model=initlssvm（train_xtrain_ytypegamsig2kernelproprecess）
model=trainlssvm（model）?%?訓練svm模型
%求出訓練集和測試集的預測值
[ptrainztmodel]=simlssvm（modeltrain_x）;

%預測數據反歸一化
%?train_predict=mapminmax（‘reverse‘train_predict_ypstrain1）%訓練集預測值

%計算均方差
trainmse=sum（（ptrain-train_y）.^2）/length（train_y）

fitness（i）=trainmse%以訓練集的預測值計算的均方差為適應度值
end

%?找極值和極值點
[global_fitness?bestindex]=min（fitness）?%?全局極值
local_fitness=fitness?%?個體極值初始化?

global_x=pop（bestindex:）?%?全局極值點
local_x=pop?%?個體極值點初始化

%?每一代種群的平均適應度
avgfitness_gen?=?zeros（1maxgen）;

tic

%%?迭代尋優
for?i=1:maxgen

for?j=1:sizepop

%速度更新
wV?=?1;?%?wV?best?belongs?to?[0.81.2]為速率更新公式中速度前面的彈性系數
V（j:）?=?wV*V（j:）?+?c1*rand*（local_x（j:）?-?pop（j:））?+?c2*rand*（global_x?-?pop（j:））;
if?V（j1）?>?Vcmax?%以下幾個不等式是為了限定速度在最大最小之間
V（j1）?=?Vcmax;
end
if?V（j1）?V（j1）?=?Vcmin;
end
if?V（j2）?>?Vgmax
V（j2）?=