多元线性回归与支持向量机预测环状二聚体结构聚合物的介电损耗因子

支持向量机分类与回归的matlab程序

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。

Matlab 0 2024-08-05

基于支持向量机回归的混凝土抗压强度预测 - Matlab 实现

利用支持向量机回归算法，构建混凝土抗压强度预测模型。本资源提供基于 Matlab 的程序代码，用于学习和交流支持向量机在材料科学领域的应用。

Matlab 1 2024-05-23

利用支持向量机（SVM）进行预测的应用

现有测试数据可直接用于实施。

Matlab 0 2024-08-26

支持向量机：解析与实践

支持向量机全方位阐述了分类、回归等问题的基本理论、方法和应用，以直观方式解读问题实质和处理方法。为初学者提供了优化基础，涵盖理工科、管理类等领域的教材需求。

数据挖掘 2 2024-04-30

GWO-LSSVM灰狼优化最小二乘支持向量机预测模型

本程序使用灰狼算法优化最小二乘支持向量机（GWO-LSSVM），能够进行高效的数据预测。如果不希望修改代码，输入的数据需按示范数据（data）排列方式进行排列。行为指标集包括u11到u53，列为数据集。此代码适用于股价预测、电力预测、交通流量预测、风险预测、价格预测等应用场景。请注意，代码可能存在不完善之处，您可以根据需求进行修改。

Matlab 0 2024-11-06

支持向量机在金融时间序列预测中的应用

支持向量机, 一种基于统计学的新型机器学习和数据挖掘技术, 遵循结构风险最小化原则。金融时间序列数据通常具有非平稳性、复杂性、非线性以及噪声干扰, 传统预测方法难以取得令人满意的效果。本研究提出一种基于支持向量机的金融时间序列预测方法, 并将其应用于上证180指数预测。实验结果表明, 支持向量机方法能够有效地建模动态金融时间序列, 并取得良好的预测效果。

数据挖掘 6 2024-05-12

基于二次规划的支持向量机实现

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。

算法与数据结构 2 2024-06-17

基于支持向量机的区间数回归模型建模方法

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。

数据挖掘 0 2024-08-04

Matlab中的多元线性回归分析

多元线性回归分析是一种统计方法，探索多个自变量与因变量之间的关系，介绍了其基本原理及在Matlab中的实现方法。

Matlab 3 2024-07-30