一、作品詳細簡介

1.1附件文件夾程序代碼截圖

全部完整源代碼，請在個人首頁置頂文章查看：

學行庫小秘_CSDN博客?編輯https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm=1000.2115.3001.5343

1.2各文件夾說明

1.2.1 main.m主函數文件

這段 MATLAB 代碼實現了基于支持向量機（SVM）的回歸預測任務，主要步驟分解如下：

1. 數據導入與預處理

• 從 Excel 文件?數據集.xlsx?中讀取數據，存儲到矩陣?res?中。
• 假設數據包含 103 個樣本，每個樣本有 7 個特征（1-7列）和 1 個目標變量（第8列）。

2. 劃分訓練集與測試集

• randperm(103): 生成 1~103 的隨機排列，實現數據隨機打亂。
• 訓練集: 取前 80 個樣本的特征（P_train）和目標值（T_train）。
• 測試集: 取剩余 23 個樣本的特征（P_test）和目標值（T_test）。
• 轉置操作?'?使每列代表一個樣本（符合后續 SVM 輸入要求）。

3. 數據歸一化

• mapminmax: 將數據歸一化到?[0, 1]?區間。
• 訓練集歸一化: 計算歸一化參數?ps_input（特征）和?ps_output（目標值）。
• 測試集歸一化: 直接應用訓練集的歸一化參數（避免數據泄露）。

4. 調整數據維度

• 轉置操作將數據還原為?行樣本格式（每行一個樣本），以滿足后續?svmtrain?的輸入要求。

5. 創建 SVM 回歸模型

• 參數說明:
  • -t 2: 使用徑向基核函數（RBF Kernel）。
  • -c 4.0: 懲罰因子，控制過擬合。
  • -g 0.8: RBF 核函數的 gamma 參數。
  • -s 3: 回歸任務類型（ε-SVR）。
  • -p 0.01: ε-不敏感損失函數的參數。
• svmtrain: 訓練 SVM 模型，輸出?model。

6. 模型預測

• svmpredict: 對訓練集和測試集進行預測，返回預測值 (t_sim1,?t_sim2) 和誤差指標。

7. 反歸一化

• 將歸一化的預測結果還原到原始數據量綱。

8. 評估指標計算

均方根誤差 (RMSE)

• RMSE 衡量預測值與真實值的偏差（越小越好）。

決定系數 (R2)

• R2 接近 1 表示模型擬合效果好。

平均絕對誤差 (MAE)

• MAE 反映預測誤差的絕對平均值。

平均偏差誤差 (MBE)

• MBE 表示預測值的系統性偏差（正負值指示偏差方向）。

9. 結果可視化

預測值與真實值對比曲線

• 繪制訓練集/測試集的真實值與預測值對比曲線，標注 RMSE。

預測值與真實值散點圖

• 散點圖與參考線?y=x?結合，直觀展示預測準確性（點越靠近直線越好）。

關鍵注意事項

1. 數據隨機性:?randperm?確保每次運行訓練/測試集劃分不同（可固定隨機種子復現結果）。
2. 歸一化重要性: 避免特征量綱差異影響 SVM 性能。
3. SVM 參數調優: 代碼中?c=4.0,?g=0.8?為預設值，實際需通過交叉驗證優化。
4. 維度轉換: 多次轉置操作旨在適配不同函數對輸入格式的要求。
5. 反歸一化: 確保誤差計算和可視化在原始量綱下進行。

此代碼完整實現了從數據預處理、模型訓練、預測到結果評估與可視化的全流程，適用于回歸預測任務。

圖2? main.m主函數文件部分代碼

1.2.2 數據集文件

數據集為Excel數據csv格式文件，可以方便地直接替換為自己的數據運行程序。原始數據文件包含7列特征列數據和1列輸出標簽列數據，一共包含103條樣本數據，具體如圖所示。

二、代碼運行結果展示

? ? ? ?該代碼實現了一個基于支持向量機（SVM）的回歸預測模型，用于建立特征與目標變量之間的映射關系。

? ? ? ?首先，代碼導入數據并隨機劃分80%樣本作為訓練集、23%樣本作為測試集，同時對特征和目標值進行歸一化處理；

? ? ? ?其次，使用徑向基核函數（RBF）配置SVM回歸模型參數（懲罰因子c=4.0，核參數g=0.8），訓練模型并分別在訓練集和測試集上進行預測；

? ? ? ?最后，通過反歸一化處理將預測結果還原到原始量綱，計算RMSE、R2、MAE和MBE等評估指標，并繪制預測值對比曲線和真實值-預測值散點圖來可視化模型性能。

三、注意事項:

1.程序運行軟件推薦Matlab 2018B版本及以上；
2.所有程序都經過驗證，保證程序可以運行。此外程序包含簡要注釋，便于理解。
3.如果不會運行，可以幫忙遠程運行原始程序以及講解和其它售后，該服務需另行付費。
4. 代碼包含詳細的文件說明，以及對每個程序文件的功能注釋，說明詳細清楚。
5.Excel數據，可直接修改數據，替換數據后直接運行即可。