摘要预测即是通过以往经验或数据得到的规律或模式推测出特定条件下会发生的结果。预测渗透到了我们生活的方方面面。通过借鉴国内外研究成果和实际需求，本文主要研究了支持向量回归预测算法的改进方法——基于主成分分析的支持向量回归，简称PCA—SVR, 并设计了一个验证PCA-SVR的验证系统。主要研究内容如下：82390

（1）学习了PCA（Principal Component Analysis）和SVR（Support Vector Regression）算法的主要流程，编程实现了这两个算法，并且封装成了dll，移植性好。

（2）设计和实现了PCA-SVR（在SVR训练之前，对训练样本做PCA处理）验证系统，该系统采用MVC（Model-View-Controller）框架，后台数据库采用Mysql，系统具有一定稳定性和可扩展性。

（3）实验验证了PCA-SVR预测结果，并与传统SVR预测结果作了对比分析。

毕业论文关键词：主成分分析，支持向量机，支持向量回归，预测算法

毕业设计说明书外文摘要

Abstract Prediction is the result that can occur under certain conditions by the law or model of the previous experience or data。 The forecast has penetrated into every aspect of our lives。 With reference to the domestic and foreign research results and the actual demand, this paper mainly studies the support vector regression algorithm, an improved method based on principal component analysis of the support vector regression (PCA – SVR), and design the authentication system for a verification PCA-SVR。 The main research contents are as follows:

(1) PCA (Component Analysis Principal) and SVR (Vector Regression Support) algorithm, the main process of programming to achieve the two algorithms, and encapsulated into a DLL, good portability。

(2) Design and implementation of PCA-SVR (before the SVR training, the training sample PCA treatment) verification system。 The system adopts MVC (model view controller) framework, background database using mysql。 The system has certain stability and scalability。

(3) The results of PCA-SVR prediction are verified by experiments, and the results are compared with the traditional SVR prediction results。

Keywords：Principal Component Analysis, Support Vector Regression, Support Vector Machine, prediction algorithm

目录

1 绪论 2

1。1 问题背景和研究意义 2

1。2 国内外研究现状 2

1。2。1 预测算法 2

1。2。2 主成分分析 3

1。2。3 支持向量回归 3

1。3论文研究内容及组织结构 4

2 相关概念与技术 6

2。1 主成分分析 6

2。1。1 PCA的主要概念 6

2。1。2 PCA算法过程 6

2。2 支持向量回归 7

2。3 MVC框架 7

3 PCA-SVR系统设计 9

3。1 算法流程 9

3。2 系统总体结构 10

3。2。1 Web总体设计 10

3。2。2 数据处理流程 11

3。3 接口设计 12

3。4 数据库设计 12

3。5 实例说明