matlab代码实现SVM回归

资 源 简 介

matlab代码实现SVM回归

详 情 说 明

SVM（支持向量机）回归是一种基于统计学习理论的机器学习方法，适用于非线性回归和预测任务。在MATLAB中，可以通过内置的机器学习工具箱或第三方库（如LIBSVM）来实现SVM回归。

### SVM回归的核心思路 核函数选择：SVM回归借助核技巧将非线性数据映射到高维空间，使其在高维空间中线性可分。常见的核函数包括线性核、多项式核和高斯核（RBF核）。 参数调节：关键参数如惩罚系数C、核函数参数（如RBF的Gamma）以及不敏感损失参数ε，直接影响模型的泛化能力。 拟合与预测：训练阶段通过优化问题找到最优回归超平面，预测阶段利用该超平面进行新数据的回归拟合。

### MATLAB实现逻辑 数据准备：对输入数据（如短期负荷数据）进行归一化处理，提高模型收敛性。 模型训练：使用`fitrsvm`函数（MATLAB内置）或调用LIBSVM的`svmtrain`函数，指定核函数类型和参数。 预测与评估：通过`predict`函数进行预测，结合均方误差（MSE）或决定系数（R²）评估模型性能。

### 应用场景 短期负荷预测：利用历史负荷数据训练SVM回归模型，预测未来几小时或几天的电力需求。 金融时序预测：如股票价格、汇率波动的短期趋势分析。

SVM回归在MATLAB中的实现结合了核方法的灵活性和回归任务的稳定性，适合小样本、非线性的预测问题。