matlab实现svr模型

在MATLAB中实现SVR模型可以按照以下步骤进行：

1. 导入数据，并将数据进行简单归一化处理，可以使用MATLAB中的mapminmax函数来实现数据归一化。

2. 设置SVR的基本参数，主要包括惩罚系数c和核函数宽度g。此外，还可以设置其他参数,如核函数类型、degree、coef0、损失函数等。在设置参数时，可以使用MATLAB自带的svrtrain函数，并根据需要设置相应的参数。

3. 使用svrtrain函数训练SVR模型，将归一化后的训练数据和相应的标签作为输入，即可得到训练好的SVR模型。

4. 使用训练好的SVR模型对测试数据进行预测。可以使用svmpredict函数，将归一化后的测试数据作为输入，同时指定训练好的SVR模型，即可得到预测结果。

需要注意的是，为了更好地评估SVR模型的性能，可以使用交叉验证的方法进行模型评估。可以通过设置选项参数-v来指定交叉验证的折数。

综上所述，要在MATLAB中实现SVR模型，需要导入数据，进行数据归一化处理，设置SVR模型的参数，训练模型，然后使用训练好的模型进行预测。