基于五折交叉验证的支持向量机SVR回归预测研究(Matlab代码实现)

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目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码及数据


💥1 概述

基于五折交叉验证的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)回归预测研究是一种用于进行预测的方法。在该研究中,使用支持向量机回归(Support Vector Regression, SVR)算法来建立预测模型,并采用五折交叉验证方法来评估模型的性能。

在具体实施中,首先需要使用k折交叉验证将数据集划分为k个子集。然后,对于每个子集,将其作为测试集,其余k-1个子集作为训练集。在每个训练集上,使用SVR算法进行模型训练,并根据训练集的性能选择最优的损失参数C和核参数g。接下来,使用测试集进行模型验证,并计算预测误差指标,如均方误差(Mean Squared Error, MSE)或平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)等。

通过重复以上步骤k次,即完成了五折交叉验证过程。最后,可以计算五次验证的平均预测误差指标,作为评估模型性能的指标。

为了方便实现,可以使用MATLAB编程语言来编写相应的程序。在程序中,需要设置n折交叉验证的参数,并使用SVR算法进行模型训练和预测。通过调整损失参数C和核参数g的取值,可以找到最优的参数组合,从而得到更准确的预测结果。

基于五折交叉验证的支持向量机SVR回归预测研究具有以下优势:一方面,五折交叉验证可以有效地评估模型的泛化能力,避免过拟合或欠拟合问题;另一方面,通过调整损失参数C和核参数g,可以进一步提高模型的预测性能。

基于五折交叉验证的支持向量机SVR回归预测研究是一种有效的方法,可以用于解决回归预测问题,并在实际应用中具有广泛的应用前景。通过合理选择参数和使用适当的评估指标,可以得到准确可靠的预测结果。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

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[1]谢永华张鸣敏杨乐张恒德.基于支持向量机回归的城市PM2.5浓度预测[J].计算机工程与设计, 2015, 000(011):3106-3111.

[2]李洪江,刘栋.基于交叉验证支持向量机的短期负荷预测[J].云南电力技术, 2016.DOI:CNKI:SUN:YNDJ.0.2016-03-001.

🌈4 Matlab代码及数据

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