使用支持向量机进行航线预测————附Matlab代码
随着交通运输的发展，航空公司需要提高飞行的效率和安全性。而飞行航线的规划是保证飞行效率和安全性的关键因素之一。因此，利用机器学习算法来预测航线，成为了一个热门的话题。
其中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种在分类与回归分析中广泛使用的监督学习模型，有着很好的预测效果。本文就介绍如何使用SVM模型进行航线预测，并提供相应的Matlab代码。
一、数据准备
首先，我们需要收集并整理航班数据。本例中，我们采用了航班历史数据作为样本，包括飞行时间、出发地和目的地等信息。样本数据需要先进行清洗和处理，去除缺失值、异常值等干扰因素，保留有用的特征变量。
二、建立SVM模型
在Matlab中，我们可以直接调用SVM工具箱来建立模型。对于分类问题，我们可选择使用SVM的分类函数svmtrain和svmclassify；对于回归问题，我们可选择使用SVM的回归函数svmtrain和svmpredict。本例中，由于是回归问题，我们使用svmtrain和svmpredict函数来建立和训练SVM模型。
下面是Matlab代码的示例：
% 导入数据
data = load('flight_data.txt'
