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SVM数据分类预测
- 包含程序和试验数据，已进行MATLAB试运行。可以实现支持向量机对数据进行分类的功能。并进行了案例扩展，讨论了数据归一化对支持向量机的分类结果的影响，讨论了核函数对分类结果的影响。
out-matlab SVM回归，用于实现支持向量机
- SVM回归，用于实现支持向量机（SVM ）回归拟合的问题。可以用来做一些短期的预测，如短期负荷预测。-svm regression, used to implement support vector machine (SVM ) Regression fitting problems. Can be used to do some short-term forecasts, such as short-term load forecasting.
SVM.SVM支持向量机的时间序列预测
- SVM支持向量机的时间序列预测、分类、自回归代码,SVM
sh_SVM_regression
- 支持向量机 ，做股票预测，一元线性回归 -Support vector machines, regular activity prediction, linear regression
LS_SVM
- 最小二乘支持向量机,用于多元非线性回归分析,非线性拟合与预测-Least squares support vector machine for multi-linear regression analysis, nonlinear fitting and prediction
SVM_luzhenbo
- 支持向量机工具箱，可进行分类，预测等，实现了四种支持向量机工具箱的分类与回归算法，有实例-Support Vector Machine Toolbox, it can conduct classification, prediction and so on, implementation of the four support vector machine toolbox classification and regression algorithm, has examples of
mat
- 支持向量机非线性回归通用MATLAB源码本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合-Universal non-linear regression support vector machine MATLAB source code of this source can be used for linear regression, nonlinear regression, nonlinear function approximation, data m
svm_predic.m
- 应用支持向量机回归和相空间重构对时间序列进行预测-Support vector machine regression and time series phase space reconstruction on forecast
hehanshu
- 用于核函数的选择，也是基于最小二乘支持向量机预测问题的好帮手，希望能够搬到大家。-For the selection of kernel function, is also based on support vector machine prediction is a good helper, hoping to move to you.
SVM_Short-term-Load-Forecasting
- 优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，
FIG_SVM_sh
- 模糊——支持向量机，用于模糊理论与支持向量机结合，用于数据预测-Fuzzy- support vector machines for fuzzy theory and support vector machines for data predict
SVM_lzb1p0
- 该程序是使用matlab编写的支持向量机程序，它可用于分类/预测等方面。-it is very useful!
LSVM
- 经典局域支持向量机（LSVM）算法，常用于预测领域。-Classic local support vector machine (LSVM) algorithm, commonly used in forecasting.
最小二乘支持向量机
- 最小二乘支持向量机的调用函数，可用于分类或者预测，只需修改几个参数，即可执行。
SVR_Lib
- 运用支持向量进行回归预测，包含对数据的训练和回归值得预测(The use of support vector regression prediction, including training and regression of data, is worth prediction)
LSSVM
- 用最小二乘支持向量机实现负荷预测功能，计算各个误差指标的值，并输出负荷预测对比曲线，误差曲线等(The load forecasting function is realized by least square support vector machines (LSSVM). The values of each error index are calculated, and the load forecast contrast curve and error curve are also ob
用SVR实现混凝土预测代码
- 基于支持向量机回归算法的混凝土的强度预测(strength prediction of concrete based on support vector machine regression algorithm)
pso-svm电力负荷预测
- 电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分，也是电力系统经济运行的基础，其对电力系统规划和运行都极其重要。利用粒子群算法优化支持向量机更加高效准确预测电力负荷。(The power load forecasting is an important part of the power system planning, and it is also the basis of the economic operation of the power system. It is very important
SVM_Short-term-Load-Forecasting2
- 本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。(this
模糊粒计算支持向量机
- 可以实现复杂环境下的预测，模糊粒计算下的支持向量机(Support Vector Machine Based on Fuzzy Granular Computing and Prediction in Complex Environment)