一、作品详细简介
1.1附件文件夹程序代码截图
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学行库小秘_CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm=1000.2115.3001.5343
1.2各文件夹说明
1.2.1 main.m主函数文件
这段 MATLAB 代码实现了基于支持向量机（SVM）的回归预测任务，主要步骤分解如下：
1. 数据导入与预处理
- 从 Excel 文件 数据集.xlsx 中读取数据，存储到矩阵 res 中。
- 假设数据包含 103 个样本，每个样本有 7 个特征（1-7列）和 1 个目标变量（第8列）。
2. 划分训练集与测试集
- randperm(103): 生成 1~103 的随机排列，实现数据随机打乱。
- 训练集: 取前 80 个样本的特征（P_train）和目标值（T_train）。
- 测试集: 取剩余 23 个样本的特征（P_test）和目标值（T_test）。
- 转置操作 ' 使每列代表一个样本（符合后续 SVM 输入要求）。
3. 数据归一化
- mapminmax: 将数据归一化到 [0, 1] 区间。
- 训练集归一化: 计算归一化参数 ps_input（特征）和 ps_output（目标值）。
- 测试集归一化: 直接应用训练集的归一化参数（避免数据泄露）。
4. 调整数据维度
- 转置操作将数据还原为 行样本格式（每行一个样本），以满足后续 svmtrain 的输入要求。
5. 创建 SVM 回归模型
- 参数说明:
- -t 2: 使用径向基核函数（RBF Kernel）。
- -c 4.0: 惩罚因子，控制过拟合。
- -g 0.8: RBF 核函数的 gamma 参数。
- -s 3: 回归任务类型（ε-SVR）。
- -p 0.01: ε-不敏感损失函数的参数。
- svmtrain: 训练 SVM 模型，输出 model。
6. 模型预测
- svmpredict: 对训练集和测试集进行预测，返回预测值 (t_sim1, t_sim2) 和误差指标。
7. 反归一化
- 将归一化的预测结果还原到原始数据量纲。
8. 评估指标计算
均方根误差 (RMSE)
- RMSE 衡量预测值与真实值的偏差（越小越好）。
决定系数 (R²)
- R² 接近 1 表示模型拟合效果好。
平均绝对误差 (MAE)
- MAE 反映预测误差的绝对平均值。
平均偏差误差 (MBE)
- MBE 表示预测值的系统性偏差（正负值指示偏差方向）。
9. 结果可视化
预测值与真实值对比曲线
- 绘制训练集/测试集的真实值与预测值对比曲线，标注 RMSE。
预测值与真实值散点图
- 散点图与参考线 y=x 结合，直观展示预测准确性（点越靠近直线越好）。
关键注意事项
- 数据随机性: randperm 确保每次运行训练/测试集划分不同（可固定随机种子复现结果）。
- 归一化重要性: 避免特征量纲差异影响 SVM 性能。
- SVM 参数调优: 代码中 c=4.0, g=0.8 为预设值，实际需通过交叉验证优化。
- 维度转换: 多次转置操作旨在适配不同函数对输入格式的要求。
- 反归一化: 确保误差计算和可视化在原始量纲下进行。
此代码完整实现了从数据预处理、模型训练、预测到结果评估与可视化的全流程，适用于回归预测任务。
图2 main.m主函数文件部分代码
1.2.2 数据集文件
数据集为Excel数据csv格式文件，可以方便地直接替换为自己的数据运行程序。原始数据文件包含7列特征列数据和1列输出标签列数据，一共包含103条样本数据，具体如图所示。
二、代码运行结果展示
该代码实现了一个基于支持向量机（SVM）的回归预测模型，用于建立特征与目标变量之间的映射关系。
首先，代码导入数据并随机划分80%样本作为训练集、23%样本作为测试集，同时对特征和目标值进行归一化处理；
其次，使用径向基核函数（RBF）配置SVM回归模型参数（惩罚因子c=4.0，核参数g=0.8），训练模型并分别在训练集和测试集上进行预测；
最后，通过反归一化处理将预测结果还原到原始量纲，计算RMSE、R²、MAE和MBE等评估指标，并绘制预测值对比曲线和真实值-预测值散点图来可视化模型性能。
三、注意事项:
1.程序运行软件推荐Matlab 2018B版本及以上；
2.所有程序都经过验证，保证程序可以运行。此外程序包含简要注释，便于理解。
3.如果不会运行，可以帮忙远程运行原始程序以及讲解和其它售后，该服务需另行付费。
4. 代码包含详细的文件说明，以及对每个程序文件的功能注释，说明详细清楚。
5.Excel数据，可直接修改数据，替换数据后直接运行即可。