MATLAB实现多输入多输出的支持向量回归（SVR）预测

支持向量回归（SVR）是一种常用的机器学习方法，用于处理回归问题。与传统的回归方法不同，SVR通过构建一个拟合函数，使得预测值与真实值之间的误差最小化。在本文中，我们将使用MATLAB来实现多输入多输出的SVR预测模型。

首先，我们需要准备我们的数据。假设我们有n个输入变量和m个输出变量，我们的训练数据集可以表示为一个大小为n x m的矩阵X和一个大小为m x 1的向量Y，其中X的每一列对应一个输入变量，Y的每个元素对应一个输出变量的观测值。

接下来，我们需要引入MATLAB中的支持向量回归工具包。我们可以使用fitrsvm函数来构建SVR模型。下面是一个示例代码：

% 准备数据
X = ... % 输入数据矩阵，大小为n x m
Y = ... % 输出数据向量，大小为m x 1

% 构建SVR模型
model = fi