MATLAB
实现基于
GA-SVR
遗传算法（
GA）结合支持向量回归（
SVR）进行多变量回归预测的详细项目实例
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在多变量回归预测场景中，需要面对的第一个现实情况是数据维度与复杂度的持续提升。工业过程检测、金融市场监测、环境监测、医疗诊断等领域，都会同时采集到几十甚至上百个输入特征，这些特征既包含连续量，也包含分类型变量，还常常存在较强的相关性和噪声污染。传统线性回归模型依赖线性可分或近似线性的前提，对高维非线性关系的刻画能力有限，当输入变量之间存在复杂交互项、非平稳关系和局部非线性行为时，容易产生明显的欠拟合，预测结果难以满足实际工程需求。
支持向量回归通过引入核函数和结构风险最小化思想，为非线性回归提供了一条相对稳健的路径。利用核函数将输入特征映射到高维甚至无穷维特征空间，在该空间中寻找具有最大间隔的回归超平面，从而在控制模型复杂度的前提下，实现对非线性关系的精细拟合。与部分深度学习模型需要大量样本和显式正则化不同，支持向量回归在小 ...