变压器绕组的热点温度过高，会导致变压器绝缘脆解、裂化甚至击穿短路。因此及时、准确地预测出变压器绕组的热点温度，对提高变压器运行的安全可靠性至关重要。利用最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR)作为边缘计算模型，将变压器油中气体色谱分析数据信息与变压器负载电流、环境温度、顶层油温、上死角温度等变压器运行信息结合，构建监测系统架构，预测变压器的平均油温，并计算出绕组热点温度。将所提方法得到的数据与实测数据进行对比，结果利用LSTSVR模型实现了变压器平均油温及绕组热点温度的准确预测，且该模型的预测精度优于最小二乘支持向量回归机模型，有效地提高了绕组热点温度测量的精度。现场实例也证明了所提方法的有效性和可靠性。

MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

基于CNN-SVM数据预测模型（python） 卷积支持向量机数据预测模型，CNN-SVM数据预测模型（python） 卷积支持向量机数据预测模型，CNN-SVM数据预测模型（python）

MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

基于支持向量机的数据分类预测(libsvm)、

基于遗传算法优化支持向量机的数据分类预测、

基于改进粒子群优化支持向量机的数据分类预测-非线性权重递减、

支持向量机 进行P300检测分类，数据预处理以及分类代码

使用PSO优化SVR支持向量机模型的代码，有详细的输出及输出，以及代码说明

支持向量机的多分类实现方法及其细节，值得所有的研究SVM的人员参考。。。