基于改进的飞蛾扑火算法的最小乘支持向量机（LS-SVM）预测
最小乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。LS-SVM通过求解一个最小化目标函数的优化问题来构建模型。飞蛾扑火算法是一种基于自然界飞蛾扑火行为的优化算法，通过模拟飞蛾寻找光源的过程来寻找最优解。本文将介绍基于改进的飞蛾扑火算法的LS-SVM预测，并提供相应的MATLAB源代码。
首先，我们需要安装MATLAB并准备相应的工具包。在MATLAB中，我们可以使用ezyfit工具包来实现LS-SVM模型的训练和预测。
% Step 1: 准备数据
% 假设我们有一个包含n个样本的训练集X和对应的输出向量Y
% X是一个n×m的矩阵，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征
% Y是一个n×1的向量，代表每个样本的输出
% Step 2: 训练LS-SVM模型
% 使用ezyfit工具包的ezlssvm函数训练模型
model = ezlssvm(X, Y