RBF核函數的案例
38基于matlab的期貨預測，利用PSO優化SVM和未優化的SVM進行對比 ￥15.9
線性核函數、多項式、RBF核函數三種核函數任意可選，并給出均方根誤差，相對誤差等結果，程序已調通，可直接運行。
基于網格式搜索SVM方法的電力負荷預測
SVM利用核函數將數據映射到高維空間，使其盡可能的線性可分。常用的核函數包括線性核函數、多項式核、徑向基核（RBF）、傅里葉核、樣條核和Sigmoid核函數等。通過比較這些核函數適用的數據特點，無論樣本數據特點是高維還是低維，數據量大還是小，RBF核函數展現了很好的分類性能。因此，選擇RBF作為SVM的分類核函數。
可以看出，優化問題取決于兩個重要參數c和g，這兩個參數會影響SVM的預測性能。SVM預測問題取決于兩個重要參數c和g，這兩個參數會影響SVM的預測性能。為了提高模型的預測性能，引入網格式搜索法（GS）優化模型建立過程中的兩個重要參數。同時避免模型過學習和欠學習的現象發生，采用5倍交叉驗證法以訓練集最小均方根誤差為適應度函數來進行參數尋優。當達到最小均方根誤差時，所得到的c和g為最佳參數。GS中，以0.5為間隔進行全局搜索，c和g的范圍均是（2-10, 210）
總之SVM預測過程為：
（1）輸入數據，規定訓練輸入、訓練輸出、預測輸入和預測輸出
（2）為加快網絡收斂速度，進行數據歸一化處理
（3）參數尋優，網格數搜索開始
（4）得到最優參數建立預測模型，避免模型過學習和欠學習的現象發生，采用5倍交叉驗證法以訓練集最小均方根誤差為適應度函數來進行參數尋優。當達到最小均方根誤差時，所得到的c和g為最佳參數。
（5）預測數據輸入
（6）得出預測結果
利用均方根誤差（RMSE）評價預測效果好壞，RMSE越小越好。在顯示面板結果直接顯示了。
以12℃解釋為例，當訓練集在五倍交叉驗證下獲得最小均方誤差為0.041678時，獲得最佳參數c為0.43528，最佳參數g為6.6944。測試集的預測值和真實值之間均方根誤差為14.8600。
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