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《基于某MATLAB地SVR回歸模型地設(shè)計與實現(xiàn).doc》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、基于MATLAB的SVR回歸模型的設(shè)計與實現(xiàn)TheDesignandImplementationofSVRRegressionModelBasedonMATLAB學(xué)生：王新蕾學(xué)生學(xué)號：10780232專業(yè)名稱：電子信息科學(xué)與技術(shù)指導(dǎo)教師：艷（講師）計算機與信息工程學(xué)院2014年6月10日獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的畢業(yè)論文是本人在指導(dǎo)教師指導(dǎo)下進行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特別加以引用標(biāo)注之處外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，沒有偽造數(shù)據(jù)的行為。畢業(yè)論文作者簽名：簽字日期：畢業(yè)論文使
2、用授權(quán)書本畢業(yè)論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用論文的規(guī)定。同意學(xué)校保留并向有關(guān)管理部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)城建大學(xué)可以將本論文的全部或部分容編入有關(guān)數(shù)據(jù)進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本論文。（的畢業(yè)論文在解密后適用本授權(quán)說明）畢業(yè)論文作者簽名：指導(dǎo)教師簽名：簽字日期：簽字日期：摘要支持向量機是根據(jù)統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論提出的一種新的學(xué)習(xí)方法，近年來受到了國外學(xué)術(shù)界的廣泛重視，并已在模式識別和函數(shù)估計中得到廣泛應(yīng)用。支持向量機理論的最大特點是由有限的訓(xùn)
3、練集樣本得到的小的誤差保證對獨立的測試集仍保持小的誤差。從而通過支持向量機(SVM)理論,可以建立支持向量回歸(SVR)預(yù)測模型，以解決各種實際問題?！ VR算法是模式識別中應(yīng)用比較廣泛的算法模型之一，它是支持向量機在函數(shù)逼近和回歸估計中的應(yīng)用。在SVR回歸分析中，使用支持向量機可以使回歸函數(shù)盡量平滑，其泛化能力強。 本文論述了支持向量回歸的基本原理和思想，介紹了支持向量回歸算法以及所用到的幾種常見的核函數(shù)（即線性核、多項式核、徑向基函數(shù)核、高斯核）。本設(shè)計主要實現(xiàn)的功能有：數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建、核函數(shù)的選取、
4、參數(shù)的設(shè)置、訓(xùn)練集的回歸、數(shù)據(jù)集的保存與打開。通過不同核函數(shù)的選取以及相應(yīng)參數(shù)的設(shè)置對輸入數(shù)據(jù)集進行回歸。此模型主要解決非線性回歸模型的預(yù)測。通過實驗改變各個參數(shù)的不同取值對訓(xùn)練集進行回歸，并分別統(tǒng)計出支持向量的個數(shù)，回歸性能，程序運行時間。最后對回歸的結(jié)果進行分析，得出各參數(shù)對回歸性能的影響。關(guān)鍵詞：支持向量回歸;訓(xùn)練算法;核函數(shù);線性判別ABSTRACTSupportvectormachine(SVM)isanewmethodofstudybasedonstatisticallearningtheory
5、whichhasattractedextensiveattentionsbyacademiccirclesbothathomeandabroadinrecentyears.Ithasbeenwidelyusedinpatternrecognitionandfunctionestimation.Thebiggestcharacteristicofsupportvectormachine(SVM)theoryisthatasmallerrorlimitedbythetrainingsetofsamplecane
6、nsuretheindependenttestset’ssmallerror.Thusasupportvectorregression(SVR)forecastingmodelcanbebuiltbysupportvectormachine(SVM)theoryanditcansolvevariouspracticalproblems.SVRalgorithmmodelisoneofpatternrecognitionalgorithm,whichismorewidelyusedinapproximatio
7、noffunctionandtheapplicationoftheregressionestimate.IntheSVRregressionanalysis,usingsupportvectormachine(SVM)cansmoothregressionfunctionasfaraspossible.Itsgeneralizationabilityisstrong.Thispaperdiscussesthebasicprincipleofsupportvectorregressionandintroduc
8、essupportvectorregressionalgorithmandseveralcommonkernelfunctions(thelinearkernel,polynomialkernelandradialbasisfunction(RBF)kernel,theGaussiankerneletc.).Thisessaysuccessfullymakesthesefunctionswork:thecreat
