基于matlab的svr回归模型的设计与实现(1)

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1、基于MATLAB的SVR回归模型的设计与实现TheDesignandImplementationofSVRRegressionModelBasedonMATLAB摘要支持向量机是根据统计学习理论提出的一种新的学习方法，近年来受到了国内外学术界的广泛重视，并已在模式识别和函数估计中得到广泛应用。支持向量机理论的最大特点是由有限的训练集样本得到的小的误差保证对独立的测试集仍保持小的误差。从而通过支持向量机(SVM)理论,可以建立支持向量回归(SVR)预测模型，以解决各种实际问题。　　SVR算法是模式识别中应用比

2、较广泛的算法模型之一，它是支持向量机在函数逼近和回归估计中的应用。在SVR回归分析中，使用支持向量机可以使回归函数尽量平滑，其泛化能力强。　　本文论述了支持向量回归的基本原理和思想，介绍了支持向量回归算法以及所用到的几种常见的核函数（即线性内核、多项式内核、径向基函数内核、高斯内核）。本设计主要实现的功能有：数据集的创建、内核函数的选取、参数的设置、训练集的回归、数据集的保存与打开。通过不同核函数的选取以及相应参数的设置对输入数据集进行回归。此模型主要解决非线性回归模型的预测。通过实验改变各个参数的不同取值

3、对训练集进行回归，并分别统计出支持向量的个数，回归性能，程序运行时间。最后对回归的结果进行分析，得出各参数对回归性能的影响。关键词：支持向量回归;训练算法;核函数;线性判别ABSTRACTSupportvectormachine(SVM)isanewmethodofstudybasedonstatisticallearningtheorywhichhasattractedextensiveattentionsbyacademiccirclesbothathomeandabroadinrecentyears.

4、Ithasbeenwidelyusedinpatternrecognitionandfunctionestimation.Thebiggestcharacteristicofsupportvectormachine(SVM)theoryisthatasmallerrorlimitedbythetrainingsetofsamplecanensuretheindependenttestset’ssmallerror.Thusasupportvectorregression(SVR)forecastingmod

5、elcanbebuiltbysupportvectormachine(SVM)theoryanditcansolvevariouspracticalproblems.SVRalgorithmmodelisoneofpatternrecognitionalgorithm,whichismorewidelyusedinapproximationoffunctionandtheapplicationoftheregressionestimate.IntheSVRregressionanalysis,usingsu

6、pportvectormachine(SVM)cansmoothregressionfunctionasfaraspossible.Itsgeneralizationabilityisstrong.Thispaperdiscussesthebasicprincipleofsupportvectorregressionandintroducessupportvectorregressionalgorithmandseveralcommonkernelfunctions(thelinearkernel,poly

7、nomialkernelandradialbasisfunction(RBF)kernel,theGaussiankerneletc.).Thisessaysuccessfullymakesthesefunctionswork:thecreationofdatasets,theselectionofkernelfunction,parametersettings,returnofthetrainingset,thepreservationandopenofthedataset.Weaccomplishthe

8、returnofinputofdatasetthroughtheselectionofdifferentkernelfunctionsandthesettingofcorrespondingparameter.Thismodelismainlytosolvethenonlinearregressionmodelprediction.Then,thesameissueisdonethroughtheexperime