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雷达卡
Matlab
基于SABO-SVR
减法平均算法（
SABO
）优化支持向量机回归的数据多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着数据量和模型复杂度的不断增加，传统的回归分析方法在处理复杂问题时逐渐显现出其局限性。尤其是在多输入单输出（MISO）回归问题中，传统方法往往难以适应复杂的非线性关系和高维数据。因此，采用支持向量机回归（SVR）等机器学习方法已成为解决这类问题的一种有效途径。然而，SVR在面对大规模数据时容易遭遇过拟合和计算复杂度较高的问题，限制了其应用。
为解决这一问题，本文提出了一种基于SABO-SVR（SABO优化支持向量机回归）减法平均算法（SABO）的优化方法，旨在提高SVR在处理大规模、复杂数据时的预测精度和计算效率。SABO算法作为一种全新的优化算法，具有较强的全局搜索能力，能够避免局部最优解的问题，从而有效提高SVR模型的预测能力。
在许多实际应用中，如气象预测、股票市场分析、制造业质量预测等领域，都需要对大量数据进行多输入单输出回归预测。这些领域 ...
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