多元线性回归，支持向量机，随机森林，BP神经网络，LSTM回归预测模型

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是由Cortes(科尔特斯)和Vapnik(瓦普尼克)于1995年首先提出。 SVM在解决小样本、非线性等分类问题中表现出许多特有的优势，并能够推广到函数拟合等有关数据预测的应用中。

前言动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费

原始风速信号具有的间歇波动性特征给风电场的功率预测带来了挑战，采用集合经验模态分解(EEMD)法将原始风速信号分解为频域稳定的子序列，有效地提高了预测精度，避免了传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。提出一种改进型果蝇优化算法(FOA)，将风速子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数作为优化目标建立风速预测模型，扩大了参数搜索范围，提高了优化收敛速度；通过风速风功率转化关系可以求得风电场的功率值。实验结果验证了所提方法相比于EMD和LS-SVM预测方法具有更高的预测精度。

支持向量机 (SVM) 是许多分类问题的有效模型。 然而，SVM 需要二次规划的解决方案，需要专门的代码。 此外，SVM 有很多参数，影响了 SVM 分类器的性能。 最近，提出了广义特征值近端 SVM（GEPSVM）来解决 SVM 的复杂性。 在现实世界的应用程序中，数据可能会受到错误或噪声的影响，处理这些数据是一个具有挑战性的问题。 在本文中，已经提出了一种方法来克服这个问题。 这种方法称为 DSA-GEPSVM。 主要改进基于以下几点：1）线性情况下的新模糊值。 2) 非线性情况下的新核函数。 3) 差分搜索算法 (DSA) 被重新制定以找到 GEPSVM 参数及其内核参数的接近最优值。 实验结果表明，所提出的方法能够找到合适的参数值，并且与其他一些算法相比具有更高的分类精度。

支持向量机导论(中文)版，适合对SVM感兴趣的科研人员和学生

林智仁的libSVM工具和详细的使用方法，包括：初识LibSVM、第一次体验libSvm、LibSVM使用规范、easy.py和grid.py的使用 、svmtrain()函数的用法、 svmpredict()函数的用法

2002，Jun’ichi Kazama，Takaki Makino等人使用支持向量机（SVM）在生物医学命名实体识别中，结果表明多项式核函数的SVM系统优于基于ME的系统。

【SVM预测】基于松鼠算法优化支持向量机SVM实现数据预测附matlab代码

提出在支持向量机回归预测中采用粒子群算法优化参数和主成分析降维的方法，通过算例分析表明，此法能够显著提高预测的精度。