svr预测代码实现，亲测有用

SVR（支持向量回归）是一种机器学习算法，用于回归分析。在MATLAB中，可以使用内置的fitrsvm函数来实现SVR模型。下面是一个简单的示例，演示如何使用MATLAB来实现SVR预测。

% 生成示例数据
X = -3:0.1:3;
Y = sin(X) + 0.5*randn(size(X));

% 训练SVR模型
svrModel = fitrsvm(X', Y', 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 'auto');

% 预测新数据
Xnew = -3:0.01:3;
Ynew = predict(svrModel, Xnew');

% 绘制结果
figure;
scatter(X, Y, 'b');
hold on;
plot(Xnew, Ynew, 'r', 'LineWidth', 2);
legend('训练数据', 'SVR预测');
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('SVR预测示例');

在这个示例中，我们首先生成了一些示例数据，然后使用fitrsvm函数训练了一个SVR模型。接下来，我们使用训练好的模型对新数据进行了预测，并将结果可视化出来。

对于以上代码，需要注意的是fitrsvm函数中的参数设置，比如KernelFunction和KernelScale，它们可以根据实际情况进行调整。另外，还可以通过调整其他参数来进一步优化模型的性能。

如果你有特定的数据集和预测任务，可以将数据导入MATLAB并使用类似的方法来实现SVR预测。希望这个示例能够帮助你开始使用MATLAB实现SVR预测。