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**MATLAB 程序：利用 SVR 和 LSTM 进行预测与数据特征分析**
一、引言
随着数据科学的迅速发展，数据特征分析与预测已成为各个领域研究的重要课题。MATLAB 作为一种
强大的数据分析与编程工具，被广泛用于数据挖掘和预测模型的开发。本文将介绍如何使用 MATLAB
程序，通过支持向量回归（SVR）和长短期记忆网络（LSTM）进行预测，并分析数据的特征。
二、数据特征分析
1. 数据导入与预处理
首先，我们需要将原始数据导入 MATLAB 中。这可能包括从文件、数据库或 API 中获取数据。然后，
对数据进行必要的预处理，如缺失值处理、异常值处理、数据归一化等。
2. 数据探索与可视化
在数据预处理之后，我们需要对数据进行探索性分析。这包括观察数据的分布、趋势、季节性等特征
。通过绘制直方图、散点图、时间序列图等，可以直观地了解数据的特征。
3. 特征提取与选择
根据数据的特征，我们可以提取出对预测有用的特征。例如，对于时间序列数据，我们可以提取出趋
势、季节性、周期性等特征。同时，我们还可以使用相关分析、互信息等方法进行特征选择，选出与
预测目标最相关的特征。
三、SVR 模型进行预测
1. SVR 模型简介
SVR（支持向量回归）是一种基于监督学习的回归算法。它通过寻找一个超平面来拟合数据，从而进
行回归预测。SVR 具有很好的泛化能力和鲁棒性，适用于处理小样本、非线性、高维数据等问题。
2. SVR 模型构建与训练
在 MATLAB 中，我们可以使用内置的函数来构建 SVR 模型。首先，将数据集分为训练集和测试集。然
后，使用训练集来训练 SVR 模型，并使用测试集来评估模型的性能。在训练过程中，我们可以使用交
叉验证等方法来调整模型的参数，以优化模型的性能。
四、LSTM 模型进行预测
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