function?[r_Ydr_errr_Ys]?=?SVM（traindatagoaldataperiod）
%?使用循環(huán)語(yǔ)句對(duì)每一種參數(shù)組合都進(jìn)行回歸找出最優(yōu)結(jié)果
%?r_Yd?最優(yōu)的回歸結(jié)果
%?r_err?最優(yōu)回歸的樣本誤差
%?r_Ys?預(yù)測(cè)結(jié)果
%?------------------------------------------------------------%
%?Training?Samples?構(gòu)造訓(xùn)練樣本
%?clear;
%?data=load（‘testData.txt‘）;
n=length（traindata）;?????%?樣本數(shù)量
X=traindata（1:n-period:）;
X=X.‘;???????????????????%?訓(xùn)練樣本d×n的矩陣n為樣本個(gè)數(shù)d為樣本維數(shù)
Y=goaldata（period+1:n:）;
Y=Y.‘;???????????????????%?訓(xùn)練目標(biāo)1×n的矩陣n為樣本個(gè)數(shù)值為期望輸出
Xs=traindata（n-period+1:n:）;
Xs=Xs.‘;?????????????????%?預(yù)測(cè)的自變量d×1的矩陣d為樣本維數(shù)
%?------------------------------------------------------------%
%初始化一個(gè)較大的樣本誤差
r_err=1e10;

%?------------------------------------------------------------%
%尋找適合的懲罰系數(shù)，不敏感損失函數(shù)的參數(shù)以及核函數(shù)
for?c=0:2
??for?e=0:2
??????for?ty=1:?4???????????%確定核函數(shù)類(lèi)型
???????????%?------------------------------------------------------------%
???????????%?ker??核參數(shù)（結(jié)構(gòu)體變量）
???????????%?the?following?fields:
???????????%???type???-?linear?:??k（xy）?=?x‘*y
???????????%????????????poly???:??k（xy）?=?（x‘*y+c）^d
???????????%????????????gauss??:??k（xy）?=?exp（-0.5*（norm（x-y）/s）^2）
???????????%????????????tanh???:??k（xy）?=?tanh（g*x‘*y+c）
???????????%???degree?-?Degree?d?of?polynomial?kernel?（positive?scalar）.
???????????%???offset?-?Offset?c?of?polynomial?and?tanh?kernel?（scalar?negative?for?tanh）.
???????????%???width??-?Width?s?of?Gauss?kernel?（positive?scalar）.
???????????%???gamma??-?Slope?g