MATLAB实现基于
GA-SVR遗传算法
（GA）结合支持向量
回归（SVR）和SHAP值
分析进行
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在当前数据驱动决策快速发展的环境中，利用高维、多源、复杂数据进行精确回归预测，已经成为众多工程领域与科研方向的核心需求。传统的线性回归方法在处理非线性关系、变量互动以及噪声干扰时往往表现出明显不足，容易出现欠拟合或过度简化的结果。支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）作为一种基于统计学习理论的回归方法，凭借结构风险最小化原则与核函数机制，在解决小样本、高维度、非线性和局部极值问题时具有优势，因而在金融预测、能耗预测、设备剩余寿命估计、环境污染浓度监测等众多领域获得广泛关注和应用。
然而，SVR 的预测性能高度依赖于关键超参数的选择，例如惩罚因子 C、核函数宽度 γ（以径向基核函数 RBF 为代表）以及 ε 不敏感损失带宽参数。如果超参数设置不当，即使数据特征工程和预处理步骤执行得很细致，模型依旧 ...