支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合,但它们的原理是不相同的,支持向量机基于结构风险最小化理论,普遍认为其泛化能力要比神经网络的强.大量仿真证实,支持向量机的泛化能力强于神经网络,而且能避免神经网络的固有缺陷--训练结果不稳定.本源码可以用于线性回归.非线性回归.非线性函数拟合.数据建模.预测.分类等多种应用场合.function [Alpha1,Alpha2,Alpha,Flag,B]=SVMNR(X,Y,Epsilon,C,TKF,Para1,Para2)%%% SVMNR.m%…