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支持向量机回归程序
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2013-07-06
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非常有用的实例,可以实现支持向量机的回归预测!
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%% SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测
%
% <html>
% <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td><b><font size="2">该案例作者申明:</font></b></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2">1:本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html"><font color="#0000FF">板块</font></a>里,对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html"><font color="#0000FF">该案例</font></a>提问,做到有问必答。</font></span></td></tr><tr> <td><span class="comment"><font size="2">2:此案例有配套的教学视频,配套的完整可运行Matlab程序。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 3:以下内容为该案例的部分内容(约占该案例完整内容的1/10)。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 4:此案例为原创案例,转载请注明出处(<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>,<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>)。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 5:若此案例碰巧与您的研究有关联,我们欢迎您提意见,要求等,我们考虑后可以加在案例里。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 6:您看到的以下内容为初稿,书籍的实际内容可能有少许出入,以书籍实际发行内容为准。</font></span></td> </tr><tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 7:此书其他常见问题、预定方式等,<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</font></span></td> </tr></table>
% </html>
%
%% 清空环境变量
function chapter14
tic;
close all;
clear;
clc;
format compact;
%% 数据的提取和预处理
% 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19)
% 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数
% 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额.
load chapter14_sh.mat;
% 提取数据
[m,n] = size(sh);
ts = sh(2:m,1);
tsx = sh(1:m-1,:);
% 画出原始上证指数的每日开盘数
figure;
plot(ts,'LineWidth',2);
title('上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12);
%
% <html>
% <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td><b><font size="2">该案例作者申明:</font></b></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2">1:本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html"><font color="#0000FF">板块</font></a>里,对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html"><font color="#0000FF">该案例</font></a>提问,做到有问必答。</font></span></td></tr><tr> <td><span class="comment"><font size="2">2:此案例有配套的教学视频,配套的完整可运行Matlab程序。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 3:以下内容为该案例的部分内容(约占该案例完整内容的1/10)。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 4:此案例为原创案例,转载请注明出处(<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>,<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>)。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 5:若此案例碰巧与您的研究有关联,我们欢迎您提意见,要求等,我们考虑后可以加在案例里。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 6:您看到的以下内容为初稿,书籍的实际内容可能有少许出入,以书籍实际发行内容为准。</font></span></td> </tr><tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 7:此书其他常见问题、预定方式等,<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</font></span></td> </tr></table>
% </html>
%
%% 清空环境变量
function chapter14
tic;
close all;
clear;
clc;
format compact;
%% 数据的提取和预处理
% 载入测试数据上证指数(1990.12.19-2009.08.19)
% 数据是一个4579*6的double型的矩阵,每一行表示每一天的上证指数
% 6列分别表示当天上证指数的开盘指数,指数最高值,指数最低值,收盘指数,当日交易量,当日交易额.
load chapter14_sh.mat;
% 提取数据
[m,n] = size(sh);
ts = sh(2:m,1);
tsx = sh(1:m-1,:);
% 画出原始上证指数的每日开盘数
figure;
plot(ts,'LineWidth',2);
title('上证指数的每日开盘数(1990.12.20-2009.08.19)','FontSize',12);
xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);
ylabel('开盘数','FontSize',12);
grid on;
% 数据预处理,将原始数据进行归一化
ts = ts';
tsx = tsx';
% mapminmax为matlab自带的映射函数
% 对ts进行归一化
[TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2);
% 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像
figure;
plot(TS,'LineWidth',2);
title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12);
xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);
ylabel('归一化后的开盘数','FontSize',12);
grid on;
% 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
TS = TS';
% mapminmax为matlab自带的映射函数
% 对tsx进行归一化
[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2);
% 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
TSX = TSX';
%% 选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g
ylabel('开盘数','FontSize',12);
grid on;
% 数据预处理,将原始数据进行归一化
ts = ts';
tsx = tsx';
% mapminmax为matlab自带的映射函数
% 对ts进行归一化
[TS,TSps] = mapminmax(ts,1,2);
% 画出原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像
figure;
plot(TS,'LineWidth',2);
title('原始上证指数的每日开盘数归一化后的图像','FontSize',12);
xlabel('交易日天数(1990.12.19-2009.08.19)','FontSize',12);
ylabel('归一化后的开盘数','FontSize',12);
grid on;
% 对TS进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
TS = TS';
% mapminmax为matlab自带的映射函数
% 对tsx进行归一化
[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,1,2);
% 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
TSX = TSX';
%% 选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g
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