MATLAB环境下的支持向量机非线性回归预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用支持向量机(SVM)实现非线性回归分析与预测。系统提供完整的数据预处理流程、多种核函数选择，并具备高维空间的非线性映射能力，可有效处理复杂数据集的回归问题，适用于科学计算与工程预测场景。

详 情 说 明

基于支持向量机的非线性回归分析与预测系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的支持向量机(SVM)非线性回归解决方案。系统能够处理复杂的非线性数据集，通过核函数映射将低维非线性问题转化为高维线性问题，实现准确的回归预测。该系统集成了数据预处理、模型训练、性能评估和结果可视化等完整流程，为非线性回归问题提供强有力的分析工具。

功能特性

• 完整的SVM回归流程：从数据输入到预测输出的端到端解决方案
• 多种核函数支持：径向基函数(RBF)、多项式核等主流核函数
• 智能超参数优化：基于交叉验证的超参数自动调优
• 全面的性能评估：提供MSE、R²、MAE等多维度评估指标
• 丰富的可视化展示：回归曲线、残差分析、支持向量分布等图表
• 用户友好接口：简洁的配置参数，易于使用和扩展

使用方法

数据准备

• 训练数据集：N×M数值矩阵（N为样本数，M为特征数）
• 测试数据集：K×M数值矩阵（与训练集特征维度一致）
• 标签数据：对应的目标值向量（监督学习）

参数配置

设置核函数类型、惩罚参数C、核函数参数（如RBF核的γ值）等关键参数

运行流程

1. 加载和预处理数据
2. 选择核函数并设置参数
3. 训练支持向量机回归模型
4. 对测试数据进行预测
5. 评估模型性能并生成报告
6. 可视化分析结果

输出结果

• 训练完成的SVM模型对象
• 测试集预测值向量
• 性能指标（MSE、R²、MAE）
• 多种分析图表
• 模型参数详细报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理例程、支持向量机回归模型的初始化与训练流程、基于交叉验证的超参数自动优化机制、模型预测与性能评估体系，以及结果可视化组件的调用与展示功能。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从数据输入到分析结果输出的完整自动化处理。