河钢数字信达，热风炉SVR建立回归模型SVMcgForRegress和预测模型svmpredict，内含现场数据。勿做商用。违规必究。

支持向量回归算法代码，部分数据作为训练数据，使用测试数据对模型进行测试。

对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 为了预测储层物性孔隙度，本文构建了SVM支持向量机回归模型，并对该网络的BoxConstraint和KernelScale等关键指标进行超参数调整。基于上述模型，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 对影响因素数据（除去取值深度）进行主成分分析（PCA），将第一主成分和第二主成分作为SVM支持向量机模型的输入向量序列，以六类流体性质（含油水层、差油层、干层、水层、油层及油水同层）作为标签形成输出向量序列。由于典型的SVM支持向量机只能处理二分类问题，因此本文分别构建了六个SVM分类器。并且利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学及机器学习算法（SVM）的实例应用 关键词：SVM支持向量机；留一法交叉验证；主成分分析；matlab

构建基于改进灰狼优化算法，可以优化SVR

SVR python实现

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

粒子群算法+优化支持向量机SVM+回归预测SVR+matlab源代码

基于混合策略改进的优化算法+基于混合策略改进的优化算法在支持向量机回归（SVR）中的应用，混合策略为Sobol序列初始化、惯性权重及柯西步长三种改进策略的混合，并已锂离子电池容量数据为例，进行测试，亲测有效。

回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)多输入单输出（完整源码和数据） 本程序为SVR支持向量机回归模型，多输入单输出，运行环境MATLAB2018b。

Python_avoidxy8_svrpython_python回归svr_SVR_SVR_源码.rar