基于'QPSO-SVM'与'PSO-SVR'算法的数据回归预测模型对比研究
# 基于量子粒子群算法优化SVM的数据回归预测算法
最近我研究了一种超酷的算法——基于量子粒子群算法（QPSO）优化SVM的数据回归预测算法，今天来
和大家分享一下。
这个算法的数据输入是excel哦，替换数据直接就能用，超方便。它里面还包含了QPSO - SVR、PSO -
SVR、SVR三种模型对比，一步到位，让我们能清晰看到不同模型的效果。而且它是基于QPSO - LSTM的数
据回归预测模型，用MATLAB编写的呢。
它是多输入单输出的模式，更换数据很简单，直接导入自己的数据就可以使用啦，模型精确度还很
高。这里要特别提一下，QPSO算法可是比较新的智能算法，有一定创新哦。
代码是模块化编写的，这意味着我们可以更换数据直接用于自己的文章，简直太实用啦。下面给大
家简单展示一下部分代码（这里代码只是示例，方便大家理解，实际可能会更复杂）：
```matlab
% 初始化参数
c1 = 1.5;
c2 = 1.5;
w = 0.7;
max_iter = 100;
particle_num = 30;
dim = 10;
% 初始化粒子群
particles = rand(particle_num, dim);
velocities = zeros(particle_num, dim);
pbest_positions = particles;
pbest_fitness = inf(particle_num, 1);
gbest_position = zeros(1, dim);
gbest_fitness = inf;
% 主循环
for iter = 1:max_iter
for i = 1:particle_num
% 计算适应度
