MATLAB实现的SVR回归模型设计与非线性预测研究

该篇毕业论文主要探讨了如何基于MATLAB平台设计和实现支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）模型。论文由王新蕾同学撰写，专业背景为电子信息科学与技术，指导教师为讲师张艳。论文旨在介绍和支持向量机这一统计学习理论下的新颖学习方法，它在模式识别和函数估计中具有广泛应用，尤其在解决实际问题中的预测任务上展现出了强大的泛化能力。 论文首先回顾了支持向量机的基本原理和思想，强调了其利用有限训练样本提供良好泛化性能的特点，特别是通过SVR来构建预测模型的能力。接着，论文深入讨论了支持向量回归算法的核心内容，包括内核函数的选择，如线性内核、多项式内核、径向基函数（RBF）内核和高斯内核。这些内核函数对于处理非线性问题至关重要，它们能够将非线性问题映射到高维特征空间，使得原本难以拟合的复杂关系变得容易处理。 设计的核心功能围绕着数据预处理（创建数据集）、选择适当的内核函数、设定模型参数、进行训练和回归预测展开。作者通过对比不同内核函数和参数组合，探究其对预测性能的影响，如支持向量数量、回归精度以及程序运行效率。实验部分是论文的重要组成部分，通过调整参数，研究它们对回归效果的具体影响。 关键词部分揭示了论文的主要关注点，包括支持向量回归、训练算法、核函数以及线性判别。这些关键词反映了论文的核心研究内容，即如何利用MATLAB工具箱优化SVR模型，以提高预测准确性并适应不同的应用场景。 这篇毕业论文提供了一个实际的案例，展示了如何利用MATLAB编程环境来设计和实现支持向量回归模型，这对于理解和应用机器学习中的非线性回归技术具有重要的参考价值。通过深入理解和支持向量机的原理和实践，学生不仅锻炼了编程技能，还深化了对复杂数据预测模型的理解。