说明：对于上证指数进行了回归预测,但是往往有时候或者大多数时候无法对上证指数进行精确的预测,这时候如果能对上证指数开盘指数变化趋势和变化空间进行预测就显得更为重要,如果能知道上证指数开盘指数变化趋势和变化空间,这对于用户股民来说也是十分有帮助的,在这个案例里面我们将利用SVM对于进行模糊信息粒化后上证每日...
matlab 回归 svm 基于 预测 信息 变化 时序 空间 趋势 指数 上证 开盘
说明：这个程序是我们组最近做的基于支持向量机（SVM）的声音识别实例，利用声音信号的梅尔倒谱系数和线性预测倒谱系数提取出声音信号的特征向量，然后建立一个基于支持向量机的分类模型实现声音的识别，这里是完整的MATLAB程序，可直接运行。
向量机 SVM 声音识别 梅尔倒谱系数 线性预测倒谱系数
说明：利用神经网络预测时间序列，以太阳黑子和实际的转子故障信号为例，matlab编程
太阳黑子预测 neural-network 转子 rotor--in-matlab wv-SVM
说明：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
svm预测实例 SVM_luzhenbo.rar 预测-回归 支持向量机--混沌--控制 SVM_luzhenbo
说明： Matlab程序：SVM回归分析以及参数优化，更好的提升分类器的性能。资源包括创建SVR训练模型，寻找最佳c参数和g参数，建立SVR模型，SVR仿真预测实例分析。该资源适合SVM初学者！
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
matlab 分类 神经网络 svm 实例 预测 数据
说明：采用cross validation的思想可以在某种意义下得到最优的参数,可以有效的避免过学习和欠学习状态的发生,最终对于测试集合的预测得到较理想的准确率.采用实例验证表明,用cross validation选取出的参数来训练SVM得到的模型比随机的选取参数训练SVM得到的模型在最后分类预测上更有效...
matlab 分类 svm 性能 参数 优化 更好 如何 提升
matlab 识别 svm 程序 支持 信号 向量 声音
说明：这是对于工业过程中连续搅拌釜反应器用支持向量机建模的实例。预测效果很好。
搅拌 SVM 连续搅拌釜 反应釜 SVM建模
说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。
灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验
