本文详细介绍了使用MATLAB GUI和SVM算法建立带钢厚度预测模型的过程，包括数据处理、模型训练与预测、模型评价以及GUI界面设计。通过实验，模型显示出高预测准确性，为钢铁生产提供了有效的厚度预测工具。
基于MATLAB GUI SVM带钢厚度预测
在钢铁工业生产过程中，对于带钢厚度的准确预测十分关键。因此，本文将介绍基于MATLAB GUI和SVM算法实现带钢厚度预测的步骤和源代码。
一、数据收集与处理
本次实验使用UCI Machine Learning Repository提供的“Seoul National University Manufacturing Process”数据集，包含了钢铁生产中各种传感器和反馈系统的测量数据，以及带钢的厚度数据。我们需要用其中的特征属性来预测带钢的厚度。数据集可以从网上下载并导入MATLAB中。
接下来，我们需要对数据进行处理，将其划分为训练集和测试集，并对数据集进行标准化处理，以保证各个特征属性处于同一数量级上。代码如下：
data = csvread('data.csv'); % 导入数据集
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