svr matlab代码下载支持向量回归 该项目是在 Matlab 中使用 LIBSVM（支持向量机库）完成的。 以下是您需要遵循的步骤，以便下载 Libsvm 并运行代码。 LIBSVM 的MATLAB 界面： 目录 • 安装（LIBSVM） • 项目执行步骤 安装 在Windows 系统上，预编译的二进制文件已经在'...\windows' 目录中，因此无需进行安装。 现在我们只为 Windows 上的 64 位 MATLAB 提供二进制文件。 如果您想重新构建包，请依赖以下步骤。 我们建议在 MATLAB 和 OCTAVE 上使用 make.m。 只需键入“make”即可构建“libsvmread.mex”、“libsvmwrite.mex”、“svmtrain.mex”和“svmpredict.mex”。 在 MATLAB 上：>> make 如果 make.m 在 MATLAB 上不起作用（尤其是对于 Windows），请尝试使用 'mex -setup' 为 mex 选择合适的编译器。 确保您的编译器可访问且可用。 然后输入'make'开始安装。 示例：matlab>> m

为更好发现数据中的复杂规律, 避免核函数选择的盲目性和局部最优等非线性优化问题, 本文提出一种基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机算法. 首先, 基于全局核函数和局部核函数构建多核支持向量机采油速度预测模型; 其次, 利用基于云模型和二次插值算法改进灰狼优化算法对核函数权值和参数的选取进行优化; 最后, 应用灰色关联分析理论确定采油速度影响因素集, 并作为多核支持向量回归机预测模型的输入. 与6种采油速度预测方法进行对比, 所提方法具有较好的全局寻优能力和较高的预测率的优点.

参数的优化选择对支持向量回归机的预测精度和泛化能力影响显著, 鉴于此, 提出一种多智能体粒子群算法(MAPSO) 寻优其参数的方法, 并建立MAPSO支持向量回归模型, 用于非线性系统的模型预测控制, 推导出最优控制率. 采用该算法对非线性系统进行仿真, 并与基于粒子群算法、基于遗传算法优化支持向量回归机的模型预测控制方法和RBF 神经网络的预测控制方法进行比较, 结果表明, 所提出的算法具有更好的控制性能, 可以有效应用于非线性系统控制中.

可用于最小二乘支持向量回归相关问题，非线性拟合及预测

支持向量机的回归预测问题（经典案例辛烷值预测的代码实现）

机器学习主要是用来分析处理数据，挖掘数据背后所潜在的相关信息. 大数 据时代，如何准确快速地挖掘信息背后的关系已成为热点. 支持向量机是由 Vapnik 等人提出的一项用于数据挖掘的新技术，主要用于模式识别、回归分析等 方面. 支持向量机的优点在于算法具有稀疏性，运算结果只受一部分样本的影 响，抗干扰能力强. 此外，通过加入正则项，支持向量机还能防止了“过拟合”.

准确及时的每月降雨量预报是水文研究等科学界面临的主要挑战，例如河流管理项目和洪水预警系统的设计。 支持向量回归（SVR）是一个非常有用的降水预测模型。 本文提出了一种新的并行协同进化算法，基于遗传算法和粒子群优化算法SVRGAPSO的并行协同进化，可以确定SVR在降雨预测中的合适参数，用于月降水预测。 并行协同进化算法的框架是同时迭代两个GA和PSO种群，这是GA和PSO种群之间进行信息交换以克服过早的局部最优的一种机制。 我们的方法采用混合PSO和GA，通过并行协同发展来获得SVR的最佳参数。 所提出的技术可用于降雨预报，以测试其概括能力并与几种竞争技术进行比较评估，例如其他替代方法，即SVRPSO（带PSO的SVR），SVRGA（带GA的SVR）和SVR模型。 实证结果表明，SVRGAPSO结果具有较好的泛化能力，在降雨预报中具有最低的预测误差值。 SVRGAPSO可以显着提高降雨预报的准确性。 因此，SVRGAPSO模型是降雨预报的有希望的替代方法。

这是一个 Wrapper（调用一个简单的 cmd 行），它包括 WEKA.jar 文件、来自 Durga Lal Shrestha 的 arff read 和 arff write 文件以及我的脚本来链接它们并运行模型树、神经网络、支持向量回归模型，线性回归模型等，它包括一个测试脚本（TestWEKA），用于离线运行先前使用“RunWEKA”生成的模型的结果， 享受

mimo-svr 多输入多输出支持向量回归。 由 Fernando Pérez-Cruz 开发的代码端口； 请引用： William J. Brouwer、James D. Kubicki、Jorge O. Sofo、C. Lee Giles 对应用于凝聚态物质结构预测的机器学习方法的调查 arXiv:1405.3564 [cond-mat.mtrl-sci] Sánchez-Fernández, M. 和 dePrado-Cumplido, M. 和 Arenas-García, J. 和 Pérez-Cruz, F. SVM 多重回归用于多输入多输出系统中的非线性信道估计 IEEE Trans。 信号过程, 52(8), 2298-2307, 2004 inc 目录中有一个小训练/测试集，对应于产生光谱的相应原子结构的压缩 NMR 数据 (x) 和晶胞参数 (y)。 要在

《支持向量回归机及其应用研究_田英杰》，matlab中文论坛faruto版主推荐的一篇文献，帮助理解SVM。