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SolidWasteManagement
- 运用多元线性回归方法预测城市生活垃圾的产量及管理-Multiple linear regression
exer5
- 回归分析 考察温度x对产量y的影响 测得下列10组数据 求y关于x的线性回归方程 检验回归效果是否显著 并预测x=42℃时产量的估值及预测区间-Regression analysis, study the temperature on the yield y of x measured by the following 10 sets of data demand y on x, the linear regression equation of the regression effect is
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
Vsvm3.0
- Vsvm3.0是一款window系统下运行的可视化svm算法工具，除了普通的分类和回归算法，还带有多目标回归预测；内含多种参数方式和序列极小化特征选择算法；并且支持多核并行运算-Vsvm3.0 is a window system running svm algorithm visualization tool, in addition to general classification and regression algorithms, but also with a multi-objec
Timeseriers
- 对加拿大山猫捕获数量进行时间序列分析，建立自回归方程，并对未来的捕获数量进行了预测-To capture the number of Canadian lynx time-series analysis, since the regression equation, and the future was predicted to capture the number of
TSregressionforecasting
- 时间序列工具箱，包含大量回归与预测函数以及实例-Time Series Regression and Forecasting
Inertiadevicefaultpredictionbasedonwavelet
- ：为了提高最小二乘支持向量回归机的性能，将Morlet小波核函数引入其中，形成了最小二乘小波支 持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件，并在此基础上通过遗传算法进行参数 选择，从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测，仿真 实验结果表明了该方法的有效性和可行性，因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。-To improve the ability of least square support vect
TimeSeriesPredictionUsingSupportVectorRegressionNe
- 为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生 成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很 好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN 应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的 理论和应用价值。-Ab
ForecastingpopIllafionbasedOnsupportvectorintellig
- 要建立一个有效的支持向量回归(SVR)模型，支持向量回归的3个参数c，y，占丛须预先设定。提出一种新型的遗传算 法一智能遗传算法(IGA)对支持向量回归进行参数调节，以达到寻找最优参数的目的，然后和支持向量回归结合得到一种新的 IGASVR模型，并应用于城市人口预测。最后，将提出的方法与标准SVR模型和BP神经网络模型进行比较，所得结果表明，该模 型训练速度快，并且有较高预测精度，是一种有效的人口预测方法。-To build an effective SVR model，SVR’8
multiregress
- 多元线性回归负荷预测程序，采用C++编制-Multiple linear regression load forecasting process, using C++,
regress
- 一元线性回归负荷预测程序，采用C++编写-Linear regression load forecasting procedure for the preparation of C++
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
zihuigui
- 这是我在做水文预测时写的一些自回归模型代码-This is what I was doing some hydrological forecasts from the regression model to write code
forecast
- 预测算法源码,时间序列，回归算法，核心代码-forecast
svm_wenxian
- 支持向量机是一种新颖的机器学习方法，主要用于模式识别、回归预测、函数逼近、参数估计。相比于其他的学习方法，支持向量机不仅克服了非线性，局部极小和维数灾难问题，而且具有更好的泛化能力。-Support vector machine is a novel machine learning method, mainly for pattern recognition, regression, function approximation, parameter estimation. Compared
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，
development-risk-prediction
- 本文基于BP神经网络应用于预测的原理，提出预测步骤及预测可行性，探讨建立基于BP神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选取、隐层节点数的确定、初始权值和阈值的选取、激活函数、训练算法与参数的选取，最后建立合理的网络模型；结合住宅市场的实际情况，建立两类BP 神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型以及基于影响因素的回归预测模型，即分别采用神经网络趋势预测和回归预测的思路，把住宅市场的供给、需求与房价的历年数据以及其影响因素的数据分别作为学习样本，建立预测模型，
SVRexperiment
- 在前人的基础上改进了SVR，更适合进行回归预测方面的实验。-the filec contains a series codes,and the codes have convennion function on regression.
Shanghai-Composite-Index-opened
- SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测-SVM regression neural network analysis of the Shanghai Composite Index opened--- Index Forecast
svm_matlab_gui
- 支持向量机matlab工具箱（含资料及gui模式）用于分类和回归预测-SVM matlab toolbox (including information and gui mode) for classification and regression