文档介绍：支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
支持向量机非线性回归通用MＡＴLAB源码
支持向量机和BＰ神经网络都可以用来做非线性回归拟合,但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合，GrｅeｎSim团队推荐您使用。
function　［Alphａ1,Alpｈa2,Ａlphａ，Fｌag,B］=SVMNR（X，Y，Ｅpsilon,C，TKF,Ｐara1，Paｒa2)
%％
％ SＶMNR．m
％ Supｐｏrt Veｃｔｏr　Mａchine for Nonｌiｎｅａr Rｅgression
％ All rigｈｔs ｒeserved
％％
％支持向量机非线性回归通用程序
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％程序功能：
% 使用支持向量机进行非线性回归,得到非线性函数y＝f（x1,x2,…，xn）的支持向量解析式，
% 求解二次规划时调用了优化工具箱的quａdprｏg函数。本函数在程序入口处对数据进行了
% ［－１，1]的归一化处理，所以计算得到的回归解析式的系数是针对归一化数据的,仿真测
% 试需使用与本函数配套的Rｅｇｒｅsｓion函数。
％主要参考文献：
% 朱国强，．华东理工大学学报
支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
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支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
%　输入参数列表
% X 输入样本原始数据，n×l的矩阵,ｎ为变量个数,l为样本个数
％ Y 输出样本原始数据，１×ｌ的矩阵,l为样本个数
% Epsｉlon ε不敏感损失函数的参数，Epsilon越大，支持向量越少
% C 惩罚系数,Ｃ过大或过小，泛化能力变差
％ TＫＦ Type ｏｆ　KｅrｎeｌＦunction 核函数类型
％ＴKＦ=１线性核函数，注意:使用线性核函数,将进行支持向量机的线性回归
％ TＫF=2　多项式核函数
% ＴKF=3 径向基核函数
％ TKＦ=4 指数核函数
% ＴKＦ＝5 Ｓiｇｍｏid核函数
％ TKF=任意其它值,自定义核函数
％ Para1 核函数中的第一个参数
% Para2 核函数中的第二个参数
％注：
％输出参数列表
％ Alphａ1 α系数
％ Alpha２ α*系数
% Alpha　支持向量的加权系数（α－α＊)向量
％ Flag 1×ｌ标记,0对应非支持向量,1对应边界支持向量,2对应标准支持向量
% B　回归方程中的常数项
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