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A=load('data.txt') %读取所有数据
%---------------------------------------------------------
%选取1-400个数据
x=1:1:400
y=A(1:1:400)
%选取1-400,间隔为2的200个数据作为样本数据
x_train=1:2:400
y_train=A(1:2:400)
%选取2-400,间隔为2的200个数据作为测试数据
x_test=1:2:400
y_test=A(2:2:400)
%定义SVR 参数
global p1 ;
p1=3
ker='erbf'; % 核函数 k = exp(-(u-v)*(u-v)'/(2*p1^2))
C=10000;
e=0.01;
loss='einsensitive';
%训练支持向量机
[nsv beta bias] = svr(x_train',y_train,ker,C,loss,e); % 训练样本数据。
y_test1 = svroutput(x_train',x_test',ker,beta,bias); % 测试样本数据
plot(x_train,y_train,'g-',x_test,y_test,'b-',x_test,y_test1 ,'r-')
title('绿色——样本数据,蓝色——实际数据,红色——测试数据')
y_test1 |
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