基于Matlab的经验模态分解（EMD）优化支持向量回归（SVR）预测

经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种基于数据自身特征进行信号分解的方法，它可以将非线性和非平稳信号分解为多个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF）。支持向量回归（Support Vector Regression，简称SVR）是一种机器学习方法，用于进行回归分析。本文将介绍如何在Matlab环境中使用EMD优化SVR进行预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装并加载在Matlab中使用EMD和SVR的工具包。这里我们使用MATLAB自带的Signal Processing Toolbox和Statistics and Machine Learning Toolbox。

% 加载工具包
clear;
clc;
close all;

% 导入数据
load('data.mat')