【自动驾驶之支持向量机分类预测篇】

data = % 导入时间序列数据
labels = % 导入对应的标签数据

% 导入SVM相关函数
addpath('libsvm');

train_data = % 划分训练集数据
train_labels = % 划分训练集标签

test_data = % 划分测试集数据
test_labels = % 划分测试集标签

function fitness = fitness_function(x)
    % x为粒子群算法的决策变量，即支持向量机的参数
    % 在该函数中，根据x设置支持向量机的参数，并训练模型
    % 使用训练好的模型对测试集进行预测，计算预测准确率作为适应度
    % 返回适应度fitness
end

function [best_position, best_fitness] = pso_algorithm()
    % 初始化粒子群算法的参数
    num_particles = % 粒子数目
    max_iter = % 最大迭代次数
    w = % 惯性权重
    c1 = % 学习因子1
    c2 = % 学习因子2

    % 初始化粒子群位置和速度
    positions = % 初始化粒子群位置
    velocities = % 初始化粒子群速度
    pbest_positions = positions; % 最佳位置
    gbest_position = % 全局最佳位置

    % 初始化最佳适应度
    pbest_fitnesses = repmat(-Inf, num_particles, 1);
    gbest_fitness = -Inf;

    % 迭代更新
    for iter = 1:max_iter
        % 计算粒子适应度
        fitnesses = fitness_function(positions);

        % 更新粒子最佳位置
        for i = 1:num_particles
            if fitnesses(i) > pbest_fitnesses(i)
                pbest_positions(i,:) = positions(i,:);
                pbest_fitnesses(i) = fitnesses(i);
            end
        end

        % 更新全局最佳位置
        [~, gbest_index] = max(fitnesses);
        gbest_position = positions(gbest_index,:);
        gbest_fitness = fitnesses(gbest_index);

        % 更新粒子速度和位置
        for i = 1:num_particles
            r1 = rand();
            r2 = rand();
            velocities(i,:) = w * velocities(i,:) + c1 * r1 * (pbest_positions(i,:) - positions(i,:)) + c2 * r2 * (gbest_position - positions(i,:));
            positions(i,:) = positions(i,:) + velocities(i,:);
        end
    end

    % 返回最佳位置和适应度
    best_position = gbest_position;
    best_fitness = gbest_fitness;
end

[best_position, best_fitness] = pso_algorithm();

% 根据最佳位置设置SVM参数
% 使用训练数据和对应的标签训练SVM模型
% 利用测试数据进行预测
% 计算预测准确率等性能指标