基于MATLAB的多输入多输出支持向量回归机工具箱发布

资 源 简 介

本项目开发了一种MATLAB实现的MIMO-SVR模型，扩展传统支持向量回归能力，通过联合优化多个输出变量的回归超平面，实现高精度多目标连续值预测。适用于复杂系统的多变量关联分析场景。

详 情 说 明

多输入多输出支持向量回归机 (MIMO-SVR) 实现与优化

项目介绍

本项目开发了一种能够处理多输入多输出回归问题的支持向量机扩展模型。传统支持向量回归(SVR)只能处理单输出预测，而本项目通过联合优化多个输出的回归超平面，实现了同时对多个连续变量的预测。该系统能够有效捕捉输入与多输出之间的复杂非线性关系，适用于多任务学习、多目标预测等场景，如气象多要素预测、工业多指标监测等实际问题。

功能特性

• 多输出联合优化：通过多目标损失函数设计，同时优化所有输出的回归超平面
• 非线性关系建模：采用多输出核函数扩展技术，有效捕捉输入与多输出间的复杂非线性关系
• 正则化优化：运用联合正则化优化算法，防止过拟合，提高模型泛化能力
• 灵活输入输出：支持N×D维输入矩阵和N×M维输出矩阵，适应多种应用场景

使用方法

1. 数据准备：准备N×D维输入数据矩阵（N为样本数，D为特征维度）和对应的N×M维输出标签矩阵
2. 模型训练：调用训练函数，设置核函数类型、正则化参数等超参数
3. 预测应用：使用训练好的模型对新样本进行多输出预测
4. 结果评估：通过均方误差、决定系数等指标评估多输出预测性能

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算和优化工具箱
• 内存要求：取决于数据规模，建议8GB以上

文件说明

main.m文件作为项目的主要入口点，集成了模型训练、参数优化、预测评估等核心流程，具体实现了数据加载与预处理、多输出核函数计算、联合正则化优化求解、多目标预测输出以及模型性能验证等关键功能模块，为用户提供完整的MIMO-SVR建模解决方案。