SVM时间序列预测：基于MATLAB粒子群算法优化支持向量机（PSO-SVM）时间序列预测（含MATLAB源码，第259期）。

简介：
提供的代码包包含所有可运行的代码，经过亲测验证，只需替换其中的数据即可，特别适合初学者使用。该代码包的主要组成部分包括：主函数文件pso_msvr_mai.m以及其他辅助的m文件；无需用户自行运行，可以直接观察结果效果图。代码的运行环境为Matlab 2019b版本，若在运行过程中遇到任何错误，请根据系统提示进行相应的调整；如果您不熟悉相关操作，可以通过私信向博主寻求帮助。 具体的操作步骤如下：第一步，将所有文件均复制到Matlab的工作目录下；第二步，双击打开除pso_msvr_main.m之外的其他m文件进行启动；第三步，点击“运行”按钮，等待程序完成执行后即可获得最终结果。 如果您需要额外的服务或咨询，可以通过私信与博主联系或扫描博主博客文章底部所提供的QQ名片进行沟通。此外，博主还提供以下服务：1、博客或资源的完整代码提供；2、期刊或参考文献中的相关内容进行复现；3、根据需求定制Matlab程序；4、支持科研合作，并提供智能优化算法（如支持向量机SVM分类预测系列程序）的优化以及定制服务。具体合作方向包括：4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化SVM；4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化SVM；4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化SVM；4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化SVM；4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化SVM。