基于MATLAB的SVM回归数据分析与预警系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现支持向量机回归（SVR）算法，对输入数据进行回归分析与异常检测，自动识别异常模式并发出预警提示，适用于工业监控与金融风控等场景。

详 情 说 明

基于SVM回归的数据分析与数值预警系统

项目介绍

本项目是一个基于支持向量机回归（SVR）算法的智能数据分析与预警系统。系统能够对输入的数值型数据进行回归分析和分类，自动识别异常模式，并根据动态阈值机制发出预警提示。适用于工业监控、金融风控、环境监测等多种需要数值异常检测的场景。

功能特性

• SVR回归分析：采用支持向量机回归算法对目标变量进行精准预测
• 异常检测：基于预测残差自动识别数据中的异常点
• 动态阈值预警：根据数据分布特性动态调整预警阈值，提高检测准确性
• 可视化展示：生成回归结果图、异常分布图和预警提示图表
• 多格式支持：兼容CSV和Excel格式的数据输入

使用方法

1. 数据准备：准备包含数值型特征列和目标变量列的CSV或Excel文件，确保数据已处理缺失值
2. 参数配置：根据需要调整SVR模型参数和预警阈值设置
3. 运行分析：执行主程序开始数据分析和异常检测
4. 结果查看：获取回归预测值、分类标签和详细的预警报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 足够的内存容量（根据数据处理量确定）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括数据读取与预处理、特征工程处理、SVR模型训练与预测、异常检测算法执行、预警阈值动态计算以及结果可视化图表生成等完整功能链。该文件实现了从原始数据输入到最终预警报告输出的全自动化分析过程。