在MATLAB环境下，如何使用支持向量回归（SVR）进行复杂函数估计，并针对不同核函数实现代码示例？

在进行函数估计时，支持向量回归（SVR）是一个强大的工具，尤其是在处理非线性问题时。MATLAB提供了方便的接口来实现SVR模型，并且支持多种核函数，如线性内核、多项式内核和径向基函数（RBF）。为了帮助你理解和掌握SVR在MATLAB中的应用，我推荐查看这篇毕业论文《MATLAB实现的SVR回归模型研究》。这篇论文不仅详细解释了SVR的基本原理，还提供了关于如何在MATLAB中实现SVR的实际指导和代码示例。

参考资源链接：[MATLAB实现的SVR回归模型研究](https://wenku.csdn.net/doc/2hhpw9kwas?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中，你可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的fitrsvm函数来训练SVR模型。以下是一个使用RBF核函数的SVR模型的示例代码：

    % 假设X和Y分别是输入数据和目标数据
    X = [your input data]; % 输入数据矩阵
    Y = [your target data]; % 目标数据向量

    % 使用RBF核函数训练SVR模型
    svmModel = fitrsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'RBF', 'KernelScale', 'auto', 'BoxConstraint', 1, 'Epsilon', 0.1);
    
    % 使用训练好的模型进行预测
    Y_pred = predict(svmModel, X);
    
    % 可视化结果
    plot(X, Y, 'bo'); % 原始数据点
    hold on;
    plot(X, Y_pred, 'r*'); % 预测结果
    hold off;

在上述代码中，我们首先定义了输入数据X和目标数据Y。然后，我们调用了fitrsvm函数来训练一个SVR模型，其中指定使用RBF核函数。我们还指定了自动的核函数缩放，线性回归约束条件（BoxConstraint）和ε-间隔（Epsilon）。训练完成后，我们使用predict函数进行预测，并可视化结果。

除了RBF核函数，你还可以尝试使用线性核和多项式核来查看不同核函数对模型性能的影响。只需更改fitrsvm函数中的'KernelFunction'参数即可。

为了更深入地理解SVR模型的工作原理和性能评估，你可以阅读《MATLAB实现的SVR回归模型研究》，它不仅会提供更多的代码示例和实验结果，还会帮助你了解如何根据实际问题选择合适的核函数和调整模型参数，从而获得最佳的回归效果。

参考资源链接：[MATLAB实现的SVR回归模型研究](https://wenku.csdn.net/doc/2hhpw9kwas?spm=1055.2569.3001.10343)