基于ε-SVR的系统模型识别与仿真实验平台 - MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目构建了基于ε支持向量回归（ε-SVR）的非线性系统建模平台，支持数据预处理、模型自动训练、参数优化及性能验证。适用于系统辨识与预测分析场景，提供完整的实验仿真解决方案。

详 情 说 明

基于ε-SVR的系统模型识别与仿真实验平台

项目介绍

本项目构建了一个基于ε支持向量回归（ε-SVR）的系统模型识别和仿真平台。该平台专门针对非线性系统的建模与预测需求设计，提供从数据预处理到模型验证的完整工作流。用户可通过输入样本数据自动训练ε-SVR模型，进行参数调优，并验证模型性能，适用于控制工程、信号处理、数据科学等领域的研究与实验。

功能特性

• 数据预处理：支持对输入的训练和测试数据集进行标准化、归一化等预处理操作
• 模型训练：基于ε-SVR算法，支持多种核函数（如RBF核）映射，构建非线性系统模型
• 超参数优化：集成交叉验证与网格搜索技术，自动优化惩罚系数C、不敏感参数ε、核参数γ等超参数
• 性能验证：提供RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）、R²（决定系数）等多维度模型评估指标
• 结果可视化：生成数据分布图、预测对比曲线、残差分析图等直观图表
• 报告生成：支持导出模型参数、仿真结果及性能分析报告

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集和测试数据集，支持.csv或.mat格式。训练集应包含特征矩阵（N×M）和对应的目标向量（N×1）。

1. 参数配置：设置ε-SVR模型相关参数，包括：

- ε值（不敏感区域参数） - 核函数类型（如RBF、线性、多项式等） - 惩罚系数C - 核函数参数（如RBF核的γ参数）

1. 模型训练与优化：运行平台，系统将自动完成数据预处理、模型训练和超参数优化过程。

1. 结果分析：查看生成的预测结果、误差指标和可视化图表，评估模型性能。

1. 报告导出：根据需要导出模型参数、仿真结果和性能分析报告。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB及以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了平台的核心功能，包括数据加载与预处理、ε-SVR模型训练、超参数自动优化、模型性能评估与预测、结果可视化图表生成以及仿真报告导出等完整流程。该文件作为平台入口，协调各功能模块有序执行，为用户提供一站式的系统模型识别与仿真体验。