在MATLAB中如何使用支持向量机进行非线性回归，并通过核函数选择和参数调整提高模型的准确性？请结合实例说明。

在MATLAB中利用支持向量机进行非线性回归时，核函数的选择和参数的调整是提高模型准确性的关键。通过《MATLAB实现SVM非线性回归通用程序及核心解析》这份资料，可以帮助你深入理解SVM在非线性回归中的应用。

参考资源链接：[MATLAB实现SVM非线性回归通用程序及核心解析](https://wenku.csdn.net/doc/5104wm8g0h?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，核函数的选择应根据数据的特征来决定。如果你的数据在高维空间中线性可分，可以使用线性核函数；如果数据集是多项式分布，多项式核函数是一个不错的选择；而径向基函数（RBF）核适用于更复杂的非线性关系，是一个常用且默认的选择。

接下来，模型参数的调整同样重要。`Epsilon`参数控制回归带宽，较小的`Epsilon`值可以得到更平滑的回归函数，但可能过度拟合；`C`参数则是控制对违反间隔样本的惩罚程度，较小的`C`值可能导致模型泛化能力增强，但会牺牲训练集上的精确度。

在MATLAB中，使用`fitrsvm`函数可以方便地构建SVM回归模型。例如，假设你已经有了特征矩阵`X`和目标值向量`Y`，你可以通过以下代码来训练一个使用RBF核的SVM回归模型：

% 假设X是特征矩阵，Y是目标值向量
% epsilon和C是你根据具体问题调整的参数
mdl = fitrsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'RBF', 'KernelScale', 'auto', 'Epsilon', epsilon, 'BoxConstraint', C);

% 使用训练好的模型进行预测
YPred = predict(mdl, newX);

在此基础上，你可以通过交叉验证等方式调整`epsilon`和`C`的值，比如使用`crossval`和`kfoldLoss`函数来评估模型在不同参数下的表现，并选择最佳参数。

掌握了上述技术后，你可以将SVM非线性回归模型应用于各类数据分析和预测任务中。例如，在金融领域中，利用历史股价数据预测未来走势；在气象学中，根据历史天气数据预测未来的天气状况等。

为了进一步掌握SVM在非线性回归中的应用，以及如何通过核函数选择和参数调整提高模型的准确性，建议深入学习《MATLAB实现SVM非线性回归通用程序及核心解析》。这份资源将为你提供通用程序的实现细节，并详解核心代码，帮助你在实际应用中更加得心应手。

参考资源链接：[MATLAB实现SVM非线性回归通用程序及核心解析](https://wenku.csdn.net/doc/5104wm8g0h?spm=1055.2569.3001.10343)