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  1. 支持向量机svm时序预测软件

  2. 好东西共同分享。。。试用版，对时间序列的预测，希望对大家有用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-01
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：zzc5622481

  1. 基于支持向量机的股指时间序列预测

  2. 用支持向量机的方法用于预测金融股票走向 用SVM的改进LSSVM能够更好的预测 有很好的泛化能力

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2013-08-28
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：u011863033

  1. 基于复Morlet小波SVM的负荷预测

  2. 基于复Ｍｏｒｌｅｔ小波ＳＶＭ的负荷预测 陈维荣1,　郑永康1,　戴朝华1,　王维博2 (1.西南交通大学电气工程学院,四川成都610031;2.西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都 610031) 摘　要:为提高预测精度和克服支持向量机(ＳＶＭ)凭经验选择参数的不足,针对小波擅长信号细微特征提取和 云遗传算法(ＣＧＡ)良好的全局寻优能力,构建了以复Ｍｏｒｌｅｔ小波为核函数、以ＣＧＡ为参数优化算法的ＳＶＭ——— 基于ＣＧＡ的复Ｍｏｒｌｅｔ小波ＳＶＭ(ＣＧＡ-ＣＭＷ-ＳＶＭ).针对短期负荷预测

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-03-13
    • 文件大小：246kb
    • 提供者：vcfriend

  1. 基于时变PSO_SVM的混沌时间序列连续预报

  2. 针对粒子群优化(PSO)算法中适应度函数不可变的问题，提出一种改进时变 PSO 算法（ TVPSO），其适应度函数可变， 利用 TVPSO 对最小二乘支持向量机（ LSSVM）的参数进行优化，避免了人为选择参数的盲目性，提高了预测模型的在线预测能力。 建立基于 TVPSO -LSSVM 的连续预报模型，充分利用 LSSVM 的结构风险最小化与 TVPSO 粒子群算法全局、时变的特性，对非线性较强的混沌时间序列进行连续预报。仿真结果表明，该法运算速度快，适用于在线预报。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2015-09-09
    • 文件大小：815kb
    • 提供者：qq_31175517

  1. 支持向量机应用于大气污染物时间序列预测

  2. 阐述了支持向量机应用于大气污染物时间序列预测的具体方法，建立了大气污染物时间序列的支持向量机预测模型。该方法将支持向量机应用于大气污染物浓度预测：首先通过选择合适的信息量准则来确定模型阶数；而后通过实验的方法选择参数从而形成支持向量机的训练样本集，在此基础上建立了基于支持向量机的时间序列大气污染预测模型。实例表明，无论是在仿真过程还是在预测过程， 支持向量机都具有很高的预测精度。因此，采用支持向量机方法对大气污染物时间序列进行预测分析是可行的。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-09-09
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zhangy881208

  1. 支持向量机

  2. 由于SVM 具有良好的泛化性能, 目前已经成功地推广 应用到了模式识别、函数逼近、信息融合、时间序列预测等领 域

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2015-11-24
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：xlawq

  1. 时间序列组合预测

  2. R语言代码 本人亲测可以跑 ARIMA和SVM 组合预测 ARIMA 与SVM 模型各有优缺点，但由于分别对线性 模型及非线性模型处理具有优势，他们之间存在优势互 补，因此，二者组合起来进行价格预测，可能会收到较好结 果。假设时间序列Yt可视为线性自相关部分Lt与非线性 残差Nt两部分的组合, 即:Yt = Lt+ Nt，本文拟采取如下步骤 构建组合预测模型:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-14
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：u014356002

  1. SVM时间序列预测文档

  2. 改进SVM及其在时间序列数据预测中的应用 基于LS_SVM的交通流量时间序列预测 新型SVM对时间序列预测研究 支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2008-12-31
    • 文件大小：258kb
    • 提供者：meishan6082

  1. 支持向量机导论(含中英文版本)

  2. 支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。包含中英文版

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-08
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：heiyijn

  1. 最小二乘SVM

  2. 时间序列预测 最小二乘 SVM 代码 可自己改变数据 里面有文档说明 包括对LS SVM的使用等

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-23
    • 文件大小：776kb
    • 提供者：u011195945

  1. 大规模资金流入流出大数据预测TOP3与4答辩ppt

  2. 大规模资金流入流出预测Top3与Top4答辩pdf，天池大数据预测答辩ppt，时间序列预测，svm与CNN、大学生服务外包比赛

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-12-23
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：egoistic

  1. MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络.zip

  2. MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。 MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码） 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 本书可作为本科毕业设计

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2019-05-27
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：nui111

  1. python利用支持向量机SVM进行时间序列预测（数据+源码）

  2. python利用支持向量机SVM进行时间序列预测, 包括数据和python代码 python利用支持向量机SVM进行时间序列预测, 包括数据和python代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：ldpKing

  1. 基于Grid-Search_PSO优化SVM回归预测矿井涌水量

  2. 为了解决矿井涌水量预测难题,在Grid-Search_PSO优化SVM参数的基础上,采用SVM非线性回归预测法,对大海则煤矿1999~2008年7月份的矿井涌水量进行了预测。分析对比SVM回归预测法和ARIMA时间序列预测法预测结果的数据误差,发现SVM回归法预测值与实测值之间的偏差比ARIMA时间序列法要小很多。可见在影响矿井涌水量各种因素值具备的情况下,SVM非线性回归预测所建立的模型能够更准确地预测矿井的涌水量,在矿井安全生产中具有很大的应用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：325kb
    • 提供者：weixin_38655810

  1. svm 时间序列组合预测.rar

  2. 采用 svm 时间序列 优化粒子群 组合预测法 短期电力负荷预测 毕业设计 matlab源程序 一维回归预测

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-24
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：qq_42102103

  1. 基于相空间重构与贝叶斯框架的LS-SVM矿井涌水量预测

  2. 提出了一种相空间重构与贝叶斯框架下的LS-SVM预测矿井涌水量的方法,矿井涌水量具有混沌特征,利用相空间重构,找出矿井涌水量时间序列隐藏的演化规律,作为输入参量,将贝叶斯证据框架理论用于最小二乘支持向量机模型参数的优选,运用LS-SVM将非线性问题转化为高维特征空间的线性问题进行求解。利用典型的Lorenz生成的时间序列进行仿真,选择2004年8月-2005年2月的矿井涌水量数据进行验证,结果表明该方法可行并具有较高的精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：186kb
    • 提供者：weixin_38709466

  1. 基于GA-SVM的矿井涌水量预测

  2. 矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型(GA-SVM)来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间,进行相空间重构。其次,采集义煤集团千秋煤矿2011—2015年实际涌水量的时间序列,利用GA-SVM模型对最后12组数据进行预测,其预测平均绝对百分比误差仅为0.92%,最大相对误差为2.62%。最后,与PSO-SVM和BP神经网络预测

  3. 所属分类：其它

  1. My-ML-Data-Analysis-Projects：示例我的Python 2机器学习项目和R中的1时间序列分析-源码

  2. R中的项目 实际文件：AR_Modeling.R和Yield.dat 该项目使用化学React数据分析输入的时间序列，确定对其建模的正确过程并估算其参数 Python / Pandas / sci-kit中的项目 实际文件：SVM.py 此医学项目致力于分析在编号为pid的临床患者身上测得的34种标签集。 对于1位患者，可能需要进行多次测量，即输入中的几行（train_f.csv），其中也包含很多NaN。 来自（train_labs.csv）的标签对应于25列，其值为0或1，并告诉患者将来是否需

  3. 所属分类：其它

  1. 稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用

  2. 阐述了稀疏贝叶斯方法在时间序列预测中应用的理论基础,将稀疏贝叶斯方法应用于Logistic 方程产生的混沌时间序列和发动机油滑数据的预测,并与支持向量机(SVM)和RBF神经网络时间序列预测进行了比较.实验结果表明, 稀疏贝叶斯方法不仅具有SVM的性能,而且比SVM使用更少的核函数, 取得了较好的预测效果.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：279kb
    • 提供者：weixin_38522795

  1. 基于独立成分分析的含噪声时间序列预测

  2. 提出一种基于独立成分分析(ICA) 的最小二乘支持向量机(LS-SVM), 用于时间序列的多步超前独立预测. 用ICA 估计预测变量中的独立成分(IC), 用不含噪声的IC 重新构建时间序列. 利用??- 最近邻法(??-NN) 减小训练集 的规模, 提出一种新的距离函数以降低LS-SVM 训练过程的计算复杂度, 并用约束条件对预测值进行后处理. 使用基 于ICA 的LS-SVM、普通LS-SVM 与反向传播神经网络(BP-ANN), 对多个时间序列进行对比预测实验. 实验结果表 明,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：209kb
    • 提供者：weixin_38648037
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