本资源包提供LSSVM（最小二乘支持向量机）回归分析的相关材料，包括完整源代码及示例数据集，适用于研究与学习用途。
LSSVM用于回归分析的源程序及数据包括以下步骤：
1. 清除代码窗口和工作空间：
```matlab
clc;
clear;
```
2. 下载所需的数据文件（假设已经下载好）：
- `surdata1.mat`
- `surdata2.mat`
- `wearvol.mat`
- `workcondition.mat`
3. 数据预处理及训练数据提取：
```matlab
xx = surdata1;
yy = surdata2;
zz = wearvol;
ww = workcondition;
X = [ww;xx];
Y = yy;
```
4. 测试数据准备：
```matlab
Xt = [ww;xx];
```
5. 模型初始化及参数设置（假设已经通过寻优确定了最佳参数）:
- 设置类型为函数估计，核函数为RBF_kernel。
- 正则化参数`gam`=0.0869335；
- 核函数带宽`sig2`=83.8678。
6. 参数寻优：
```matlab
model = initlssvm; % 初始化模型
costfun = crossvalidatelssvm;
optfun = gridsearch;
model.tunelssvm(costfun, optfun);
```
7. 模型训练及预测结果生成：
```matlab
model.trainlssvm(X,Y);
Yp = simlssvm(model,Xt);
```
8. 结果显示（以图形形式展示）:
```matlab
figure;
plot(Y, ro);
hold on;
plot(Yp, b*);
grid on;
```
以上步骤为使用LSSVM进行回归分析的完整流程，包括数据准备、模型训练和结果可视化。
5星
