实现了SVR回归模型的仿真测试

资 源 简 介

实现了SVR回归模型的仿真测试

详 情 说 明

SVR回归模型是一种基于支持向量机的回归方法，适用于处理非线性数据关系。在混凝土抗压强度预测中，该模型能够通过学习历史数据中的复杂模式，准确预测新样本的强度值。

仿真测试流程主要分为数据准备、模型训练和性能评估三个阶段。首先对混凝土配比和强度数据进行预处理，包括归一化和特征选择，以提高模型收敛速度。随后利用libSVM工具包中的函数构建SVR模型，通过交叉验证调整超参数（如核函数类型、惩罚系数C和epsilon参数）。最终采用均方误差（MSE）或决定系数（R²）等指标在独立测试集上验证预测效果。

该方法的优势在于：通过核函数技巧处理原材料与强度间的非线性关联；对离群值具有较强鲁棒性；特别适合小样本高维数据场景。实际应用中需注意特征工程的质量和参数调优策略，这对预测精度有显著影响。