【预测模型】基于emd-SVR实现数据预测matlab源码.zip

人工智能-项目实践-SVR回归-基于猫眼电影数据和SVR回归器的电影票房预测系统

电波流速仪操作说明书DEC_SI3L_SVR_UsersManual rev 8-31-15 _2_.pdf

回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)多输入单输出（完整源码和数据） 本程序为SVR支持向量机回归模型，多输入单输出，运行环境MATLAB2018b。

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svr圆参数估计，matlab写的，附带数据集，代码有详细的注释及说明，有利于读者深入了解SVR算法及操作流程

svr算法matlab代码Pattern_Regression 这是我们NeuroImage论文（）的代码，其中涉及不同模式回归算法（即OLS，Ridge，LASSO，Elastic-Net，SVR，RVR）的比较以及样本量对预测性能的影响。 如果您想在工作中进行个性化的行为预测。 最好尝试使用中的代码。 这里的代码更特定于此研究。 如果您使用这些代码，将不胜感激引用我们的相关论文。 Zaixu Cui, Gaolang Gong, The effect of machine learning regression algorithms and sample size on individualized behavioral prediction with functional connectivity features, (2018), NeuroImage, 178: 622-37 Zaixu Cui, et al., Individualized Prediction of Reading Comprehension Ability Using Gray Matter Volum

以预测地下工程岩爆发生为研究目的,在综合影响岩爆的关键因素的基础上,选取地下工程围岩最大切向应力、岩石单轴抗压、抗拉强度、弹性能量指数、围岩切向应力与围岩抗压强度比值、围岩抗压强度与其抗拉强度的比值作为岩爆预测的评判指标,建立了一种基于改进支持向量机算法(v-SVR)的岩爆预测方法,并利用国内外45个岩石地下工程实例进行学习,对另外的16个实例进行了预测,取得了较好的效果,其预测精度明显优于灰色理论和常规SVR算法,与GA-BP神经网络算法相近.

本文档对svr（支持向量回归机）作了简要的介绍，内涵一些常用的svr公式。

为了进一步提高多组分气体分析的准确度,对采用AOTF-NIR光谱仪采集甲烷、乙烷和丙烷多组分混合气体的近红外光谱数据建立了新的分析模型。首先对光谱数据采用偏最小二乘法(以下简称PLS)进行特征提取,随后将提取得到的潜变量作为支持向量回归机(以下简称SVR)的输入建立多组分混合气体的定量分析模型。结果显示,PLS特征提取耦合SVR对近红外光谱的定量分析取得了很好的分析效果。