SVM预测
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[939.7041246886.8804196810.1564075766.6538244777.3155086708.53055641138.2585261151.3799011156.9585571171.2151251161.593226781.6023678612.17396609.070022607.4263711640.24216361392.781029748.95456341165.2958121129.8904531088.6050791069.8214241094.4414341147.301221182.6256241171.8511141416.3234021402.4903741425.075121417.489911410.820071395.0413331402.414281402.167071402.4795771398.2845011786.6005131022.58609794.9068274670.70989251347.1615761514.3019021556.6781651689.1869371650.3802431626.5211171508.8728061526.5089111653.6589511665.5275511664.7224891633.2893331644.4151881664.7971471673.6860131627.2134112499.8057081835.9082911970.3538671896.792688697.6351053672.9046116545.8299657576.4885672574.3578818586.47421951468.855021886.6352393754.85995572297.9564512176.4221612057.5323992176.5007012385.1685892369.1541092094.3018532510.5716272362.313832367.8717012249.6664092059.3335551926.2281672037.9771932127.4397161648.7140241561.6404292292.3511382112.78792163.4024642050.274541933.8269471804.1869181703.588511256.1635521479.707621518.9804462616.0114481802.8861671728.5923291091.7408751535.0952142023.7061861959.4256681971.8484532120.9595041704.8703381313.6714851858.1972541961.8284442116.6204461817.8660181433.932572285.9646822205.5210731919.2159121979.443671843.3820922247.5608711873.1347621875.4139562003.67891952.9530071043.9866351338.1107411750.6143981871.1761461395.2909681431.7442631429.2752261430.3615591396.3613111331.8474521272.2245471280.2205972584.1899372465.1854952337.4695022323.7090642333.9499132319.8300432108.150231572.0990181747.7902121894.6415481842.2966741083.39741961.740923911.5714507847.9055651861.7889418846.3753926832.8252524771.9408473818.2735089764.7561174734.7779842463.541492226.3298972204.0323652119.2087681697.0825681674.8093871656.6716691699.9275781745.4303761772.5696571786.6938282207.2820072341.1780712294.0470582233.7414532106.5010311898.4885672072.2300951996.3962741824.2577652473.6839952410.2348252091.3464872207.7807741979.7757081891.9145251862.90241888.4827791921.7149521947.78351917.4750122722.5654952626.9254892228.6725722275.0363482035.5306081917.7449531692.7822211781.8765251725.7605491787.929433];Xdata=mapminmax(x')'; %按照行归一化[-1 1]Ydata=mapminmax(y')';[M,N]=size(x);X_train=Xdata(1:round(3*M/4),:);X_test=Xdata(round(3*M/4)+1:M,:);Y_train=Ydata(1:round(3*M/4),:);Y_test=Ydata(round(3*M/4)+1:M,:);[mse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(Y_train,X_train);%参数寻优 % bestc=3.0314 bestg=0.0118% 回归模型str = ['-s 3 -t 2 -c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg),' -p 0.01'];model = svmtrain(Y_train,X_train,str);% 模型预测[py,mse] = svmpredict(Y_test,X_test,model); % 返归一化miny=min(y);maxy=max(y);py=postmnmx(py,miny,maxy);% 显示预测结果Y_test=y(round(3*M/4)+1:M,:); % 原始数据plot(1:length(py),Y_test,'o'); hold onplot(1:length(py),py); % 预测数据hold offY_test=y(round(3*M/4)+1:M,:); % 原始数据plot(1:length(py),Y_test,'o'); hold onplot(1:length(py),py); % 预测数据hold offY_test=y(round(3*M/4)+1:M,:); % 原始数据plot(1:length(py),Y_test,'o'); hold onplot(1:length(py),py); % 预测数据 0 0
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