基于支持向量机回归的混凝土抗压强度预测 - Matlab 实现

露天煤矿表土层的抗压强度等物理力学性质，是决定露天开采工艺选择和挖掘设备选型的重要依据之一。详细探讨了表土层试样的采取和制作方法，以及抗压强度等物理力学性质的测定方法，并进行了成果统计分析。进一步讨论了这些结果如何应用于优化露天开采工艺的确定和挖掘设备的选型，提高剥离生产能力。

为解决现有煤体单轴抗压强度（UCS）测试数据利用率低的问题，采用数据筛选与分析、数理统计、聚类分析方法，提出一种有效的煤体强度差异评估及分级方法。本研究搜集整理了来自山西、山东、内蒙古、陕西、新疆等主要产煤省份及地区129座矿井的808组煤体UCS数据，并分析了其分布特征与规律。结果显示，煤体UCS分布范围为1.37～55.48 MPa，满足正态分布，平均强度为16.11 MPa，标准差为8.93 MPa。根据单轴抗压强度分级标准，将煤体强度分为Ⅰ（1～10 MPa）、Ⅱ（10～15 MPa）、Ⅲ（15～25 MPa）、Ⅳ（25～40 MPa）、Ⅴ（40～60 MPa），并提供了相应的评分等级。研究成果可为煤体强度分级及工程设计提供重要参考依据。

Matlab支持向量机工具箱1.0的使用平台为Matlab6.5。该工具箱包含二种分类、二种回归以及一种一类支持向量机算法：(1) Main_SVC_C.m —— C_SVC二类分类算法；(2) Main_SVC_Nu.m —— Nu_SVC二类分类算法；(3) Main_SVM_One_Class.m —— One-Class支持向量机；(4) Main_SVR_Epsilon.m —— Epsilon_SVR回归算法；(5) Main_SVR_Nu.m —— Nu_SVR回归算法。

支持向量机在分类与回归任务中具有广泛的应用，介绍了相关的matlab代码实现。

在Matlab中，有一个支持向量机（SVM）程序，其中包括了两种不同的内核：一种是用C语言编写的OSU-SVM内核，具有更高的执行效率；另一种是Matlab内置的内核。详细使用说明可以在http://see.xidian.edu.cn/faculty/chzheng/bishe/index.htm找到。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码涵盖在一个文件中。

分析了现有的精确数输入和区间数输出回归算法存在的问题，并提出了基于支持向量机的区间数回归建模方法。该方法将支持向量机从精确数回归推广到区间数回归建模，展示出在小样本训练集下良好的泛化性能，有效避免了现有算法中可能出现的下界大于上界的问题。以连续退火生产过程中冷却段出口带钢温度预测为例，仿真结果表明该算法的有效性。

【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的支持向量机预测matlab源码

支持向量机 (SVM) 是一种强大的机器学习模型，能够有效解决高维分类问题。 将探讨如何仅利用二次规划工具实现支持向量机，从而帮助读者深入理解其背后的数学原理。 通过构建目标函数和约束条件，并将问题转化为标准的二次规划形式，我们可以利用现有的优化工具求解模型参数，最终得到训练好的支持向量机分类器。