MATLAB实现基于SVM与BP神经网络的非线性回归性能比较工具

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的非线性回归通用分析工具，实现了支持向量机（含RBF与多项式核函数）和BP神经网络两种模型。支持数据预处理、模型训练与性能评估，支持回归预测与结果可视化，适用于非线性系统的建模与比较研究。

详 情 说 明

非线性回归模型比较工具

项目介绍

本项目是一个通用的非线性回归分析工具，旨在系统比较核函数支持向量机与BP神经网络在非线性回归任务中的性能差异。通过实现两种主流机器学习算法，提供从数据预处理、模型训练到性能评估的完整流程，为回归模型选择提供实证依据。

功能特性

• 双重回归模型：集成支持向量机（RBF核/多项式核）和BP神经网络两种非线性回归方法
• 智能参数优化：自动优化SVM惩罚参数与核参数，神经网络结构超参数
• 全面评估体系：从预测精度（RMSE、R²、MAE）和计算效率（训练时间）多维度对比性能
• 丰富可视化：提供回归效果对比图、误差分析图表、学习曲线等直观展示
• 通用数据接口：支持多维度输入数据的标准化处理与批量预测

使用方法

1. 数据准备：将训练数据（N×M矩阵）和测试数据（K×M矩阵）按规范格式组织
2. 参数配置：根据需要设置核函数类型、神经网络层数、正则化参数等选项
3. 模型训练：运行主程序自动完成数据预处理、模型训练与参数优化
4. 结果分析：查看生成的性能评估报告和可视化图表，比较模型表现

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 神经网络工具箱
• 至少4GB内存（处理大型数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了完整的非线性回归分析流程，包含数据标准化处理、双模型并行训练、超参数自动寻优、多指标性能评估及结果可视化生成等核心功能模块，实现了从原始数据输入到对比报告输出的端到端自动化处理。