智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

用PSO优化LSSVM的参数，得到最优参数，使得分类更加准确。(Using the PSO the LSSVM the parameter, the optimal parameters, more accurate classification. )

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LSSVM的特性   1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；   2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程，与高斯过程（Gaussian processes），正则化网络（regularization networks）和费雪判别分析（Fisher discriminant analysis）的核版本相结合；   3) 使用了稀疏近似（用来克服使用该算法时的弊端）与稳健回归（稳健统计）；   4) 使用了贝叶斯推断（Bayesian inference）；   5) 可以拓展到非监督学习中：核主成分分析（kernel PCA）或密度聚类；   6) 可以拓展到递归神经网络中。

基于PSO-LSSVM的大地水准面拟合，师艳，剧成宇，大地水准面拟合是GPS高程研究的重点，可以使用支持向量机的回归功能。本文针对支持向量机存在的运算速度慢，且参数选取困难的问题

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