多输入多输出支持向量回归机源代码

资 源 简 介

多输入多输出支持向量回归机源代码

详 情 说 明

多输入多输出支持向量回归机（Multi-input Multi-output Support Vector Regression, MIMO-SVR）是传统支持向量回归的扩展形式，用于解决同时预测多个连续目标变量的场景。与单输出模型相比，它能够捕获输出变量间的相关性，提升整体预测性能。

核心原理是通过共享特征空间映射和联合优化目标函数，利用核技巧将输入映射到高维空间。模型训练时会考虑所有输出维度间的误差约束，通过调整超参数平衡不同输出间的误差权重。关键突破在于设计了有效的多输出损失函数和约束条件，避免简单堆叠单输出模型带来的计算冗余。

实现时需要特别注意核函数的选择和输出间耦合强度的控制，常用径向基核配合交叉验证确定参数。该方法适用于传感器数据融合、多元时间序列预测等需联合建模的领域，相比神经网络方案具有更好的小样本表现和可解释性优势。