MATLAB实现SVM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15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。

MATLAB实现SVM支持向量机时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据，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。

为了减小不平衡输入条件下直流侧电压纹波和无功功率的直流分量，在VIENNA整流器稳态运行分析的基础上，采用改进型直接同步解耦方法对电流内环建模，同时加入少量功率补偿来扩大工作区域，以适应不同程度的不平衡电压。另外，加入死区控制追踪参考电流，选择最佳占空比驱动门极开断。该控制策略有效地实现直流侧电压纹波消除以及功率因数校正。仿真和实验验证了该控制策略的可行性。

numpy复现支持向量机SVM内含数据集

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LSTM-SVFM-RF时间预测序列算法实现

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。

基于PCA和SVM的备件需求预测模型，姚菲，张翼，针对目前大量零值的备件预测方法精度不高的问题本文提出了主成分分析和支持向量机回归相结合的方法，对需求进行预测。首先整理分

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

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