多输入多输出
使用SVM做预测的时候，涉及到数据处理，这里强调一下，其它预测算法也适用，我们经常将收集数据集进行归一化、标准化，其实，只需要对部分数据进行归一化即可。
归一化的目的是将输入向量中的各属性之间的数量级拉近，如果量级相差过大会影响最终的预测结果，使的预测结果失真。因此，我们要对负荷数据进行归一化处理。
SVM中核函数的选择和参数非常重要。根据核函数的不同映射特性，可以将核函数分为全局核函数和局部核函数。其中多项式核函数1为典型全局核函数，而径向基核函数2为典型局部核函数。局部性核函数仅仅在测试点附近小领域内对数据点有影响,其学习能力强、泛化性能较弱;而全局性核函数则相对来说泛化性能较强、学习能力较弱。
这里给出一个创新点，是局部核函数和全局核函数结合起来，组合核函数如下：
K = a×K_local+b×K_global；a和b为组合核函数的权值系数
输入数据归一化问题，观察数据格式：
只需要将x1、x2、（y1与y2）这四个变量进行归一化即可，尽量不要变动其它数据，以免引入误差。这里为什么不对x1与x2一起做归一化操作，因为反归一化用不到它们，x1与x2也可以一起做归一化。
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采用mapminmax函数做一维归一化时，应注意数据格式，格式是行向量，列向量需要转置一下才能完成归一化，matlab中mapminmax函数的缺点是输入一维行向量数据，输出不报错。这就造成你做数据预测时，程序没有报错，预测结果看不懂！文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-567295.html
上述数据基于第一篇的数据y-7得到y2数据，这里为了验证多输入多输出实验，不严谨，所以预测结果变化趋势相同，但方法和思路正确。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-567295.html
clear; clc;close all;
% 五输入：5*39
% 二输出：2*39
% 回归预测
data=xlsread('data.xlsx','Sheet3','A2:G40');
%%
%***********************************************SVR**********************************%
%归一化
data_1 = data(:,1);
data_2 = data(:,2);
data_3 = data(:,3);
data_4 = data(:,4);
data_5 = data(:,5);
data_6 = data(:,6:7);% y1与y2一起做归一化，因为后面用到它的反归一化。
[data_1,ps0] = mapminmax(data_1',0,1);
[data_2,ps1] = mapminmax(data_2',0,1);
[data_6,ps6] = mapminmax(data_6',0,1);
data_1 = data_1';
data_2 = data_2';
data_6 = data_6';
%数据集
data_train_in(:,1) = data_1(1:30);% x1
data_train_in(:,2) = data_2(1:30);% x2
data_train_in(:,3) = data_3(1:30);% x3
data_train_in(:,4) = data_4(1:30);% x4
data_train_in(:,5) = data_5(1:30);% x5
data_train_out(:,1) = data_6(1:30,1);% y1
data_train_out(:,2) = data_6(1:30,2);% y2
data_test_in(:,1) = data_1(31:39);
data_test_in(:,2) = data_2(31:39);
data_test_in(:,3) = data_3(31:39);
data_test_in(:,4) = data_4(31:39);
data_test_in(:,5) = data_5(31:39);
data_test_out(:,1) = data_6(31:39,1)';
data_test_out(:,2) = data_6(31:39,1)';
%建立回归模型
[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(data_train_out,data_train_in,-2,2,-2,2,3,0.1,0.1);%cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep
% [bestmse,bestc,bestg] = gaSVMcgForRegress(data_train_out,data_train_in);
% pso_option = struct('c1',1.5,'c2',1.7,'maxgen',200,'sizepop',20, ...
% 'k',0.6,'wV',1,'wP',1,'v',5, ...
% 'popcmax',2^2,'popcmin',10^(-1),'popgmax',2^2,'popgmin',10^(-2));
% [bestmse,bestc,bestg] = psoSVMcgForRegress(data_train_out,data_train_in,pso_option);
cmd = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg),' -s 3 -t 2 -p 0.01'];
%%%%% -c 惩罚系数，默认1
%%%%% -g 核函数参数，默认1/K，K为特征数
%%%%% -s SVM类型 0 - C-SVC 1 - V-SVC 2 - One-Class-SVM 3 - e-SVR 4 - n-SVR
%%%%% -t 核函数类型 0 - 线性核 1 - 多项式核 2 - RBF核 3 - Sigmoid核
%%%%% -p 损失函数参数，默认0.1
%%%%% -v 交叉验证参数，默认3
model = svmtrain(data_train_out,data_train_in,cmd);
%预测
for i=1:2
[ptesty(:,i),mse,prob] = svmpredict(data_test_out(:,i),data_test_in,model);%mse:均方误差和相关系数
end
data_test_out = data_test_out';
data_test_out = mapminmax('reverse',data_test_out,ps6);%去归一化
ptesty = ptesty';
ptesty = mapminmax('reverse',ptesty,ps6);%去归一化
figure;
subplot(121)
plot(data_test_out(1,:));
hold on;
plot(ptesty(1,:));
legend('实际值','预测值')
subplot(122)
plot(data_test_out(2,:));
hold on;
plot(ptesty(2,:));
legend('实际值','预测值')
到了这里，关于SVM支持向量机的多输入多输出预测模型的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
