说明：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

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说明：基于最小二乘支持向量机理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55 ,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论...

实测风速数据 svm风速预测 风速预测-数据 SVM-风速预测 预测风速

说明：GA-SVM预测数据，输入训练样本，运用测试样本测试

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说明：对一组时间序列的数据进行回归预测，有详细的代码说明，从导入数据，数据归一化，再到交叉验证法，最后是回归预测，非常详细。

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说明：svm预测程序，绝对能用，但是需要根据向量维数进行相应调整

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说明：曲线拟合多步预测，多个小波分解，VMD分解，神经网络集成，源代码。

曲线拟合多步预测 小波分解 VMD分解 神经网络集成

说明：基于支持向量机负荷功率预测，使用粒子群算法进行参数寻优，供参考。

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说明：Matlab可以使用fitrsvm创建回归支持向量机模型。fitrsvm在中低维预测变量数据集上训练或交叉验证支持向量机（SVM）回归模型。 fitrsvm支持使用内核函数映射预测变量数据，并支持通过二次编程实现目标函数最小化。要在高维数据集（即包含许多预测变量的数据集）上训练线性SVM回归模型，请...

支持向量机 fitsvm fitrsvm fitcsvm回归 SVM

说明：1.%% 清空环境变量 2.%% 数据预处理 3.% 随机产生训练集和测试集 4.%% 数据归一化 5.%% SVM模型创建/训练 6.%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练 7.%% SVM仿真预测 8.%% 绘图

说明：资源描述关于SVM（支持向量机的好实例），该实例是使用SVM算法对葡萄酒的种类数据进行分类和识别，代码中有相关的注释，是学习SVM的好的实例模板

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