Statistics 使用两个因变量的回归

我有一些时间序列预测的数据。变量1是速度，变量2是车辆起动的时间。输出是车辆到达目的地所用的时间。我使用libsvm将变量1和变量2用作svr的输入，但后来发现变量1和变量2是相关的，因为车辆的速度取决于一天中的时间

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我们能用两个因变量作为输入进行回归吗？据我所知，回归模型y=a+b1.x1+b2.x2+..+e用于自变量。

标准回归模型不用于独立输入：未对输入变量之间的相关性进行假设。但是，如果存在交互效应，您可能会发现只需将交互项添加到回归模型中即可改善结果：这样，您的模型就变成：

y=a+b1.x1+b2.x2+b2.x1.x2

我不确定SVR的状态是什么，以及您是否可以直接将此选项放入；您当然可以通过将该特性添加到输入中来伪造它，或者使用直接支持它的回归方法

另一个潜在的危险是你如何表示时间，因为我很容易看出这是错的。您的时间输入是什么样子的？

输入和输出示例是，。我在训练前将这些数据标准化。8.5是一天中的小时数，40是速度。70是所用的旅行时间。你能告诉我我代表的时间是否错了吗。时间输入列是，每个时间间隔有不同的速度。