针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。

这是用于matlab的lssvm时序预测算法，亲测可用

LS_SVM matlab工具箱 支持向量机SVM算法的改进，并在matlab中实现

这是最近使用的一个LS-SVM工具包，分享给大家，里面不仅有工具包还有LS-SVM相关的使用说明，以及我自己写的一个相关的应用的一段代码，代码若有写得不好的地方还望大家见谅。

PSO-LS-SVM代码

一个牛人翻译的matlab里面ls-svm工具箱的使用说明，转借过来的~找了很久才找到的~哈哈

针对目前结构损伤诊断方法的局限以及最小二乘支持向量机算法优点,提出采用最小二乘支持向量机来对 光纤智能结构损伤位置识别进行研究,并在 Matlab中编制了相应的支持向量机程序,建立了相应损伤诊断模型。以 实例数据为学习样本和测试样本,讨论了基于最小二乘支持向量机的光纤智能结构损伤诊断可行性。试验研究结 果表明,基于最小二乘支持向量机光纤智能结构损伤诊断识别方法具有较高的可靠性和精度且操作方便,是一种 性能优良的智能识别方法,为智能结构实现损伤自诊断提供了更为先进的方法。

最小二乘支持向量机LS-SVM的Matlab代码,比利时鲁汶大学网站提供，在Matlab里直接添加路径，即可使用 LS-SVMlab1.5.rar 249.09 KB, 下载次数: 293 , 下载积分: 资产 -2 信元, 下载支出 2 信元

最新版LSSVM工具箱，适合matlab使用。并且中文使用说明详细介绍了各种函数的使用方法，方便理解

用于Matlab的svm工具箱，1.6版本