svm预测程序调好了的-windspeedsvm1.m 这是我的一个利用svm进行风速预测的程序，参数用SVMcgforregression寻优，或试凑，有时寻优的参数不是太好，建议在寻优得到的参数基础再适当手工调节。

【SVM预测】灰狼算法优化svm支持向量机预测matlab源码

为了帮助企业、投资者和市场监管部门优化碳排放市场参与行为，需要对碳排放交易价 格进行合理有效的预测。考虑到碳排放交易价格时间序列同时具有线性和非线性２种特征，选 择ARIMA-SVM融合模型运用到碳排放交易价格预测中，发挥该模型预测精度高的优势。运用ARIMA-SVM模型、ARIMA模型、SVM模型和Db6-SVM模型对湖北碳排放交易价格进行８期 预测。通过４种模型预测值的 MSE值和 MAE值确定预测精度，对比预测精度，探究 ARIMA-SVM模型是否为准确有效的预测模型，实证结果表明：ARIMA-SVM模型的MSE值为0.1770， 是４种模型的最低值；MAE值为0.3387，是４种模型的次低值。可以认为ARIMA-SVM模型的 预测精度最高，是一种有效的且精度高的碳排放价格预测模型，可用于碳排放交易价格预测，可 以为碳排放交易参与企业和各方投资者把握价格波动趋势，增强防范能力提供保障，也可以为 市场监管职能部门防止碳排放交易价格过度波动及时制定有效措施。

电话营销作为一种低成本的营销模式，一直是银行推广理财产品的最重要渠道。 传统的电话销售不仅给许多电话访问客户带来了干扰，而且浪费了银行本身的资源。 为了提高银行电话营销的成功率，有必要提前预测哪些客户最有可能购买理财产品，以实现精准营销。 针对影响电话销售成功率的因素的复杂的高维非线性特征，提出了一种t-SNE（t分布随机邻居嵌入）特征提取方法，然后将提取的低维特征作为输入，使用非线性支持向量机（SVM）用于训练和预测。 实证结果表明，本文提出的基于t-SNE-SVM的银行电话。 营销预测模型具有良好的学习能力和泛化能力，可以为银行等行业实现精准营销提供一定的决策参考。

通过pso（粒子群算法）优化支持向量机回归模型中的惩罚系数和gamma系数，用于预测鲍鱼的年龄。数据集也在文件中，模型还不够完善，下次改进再发出来，不过能够运行，准确度还是有所提高，只是计算时间稍长，大概2个小时。

采用支持向量机预测风速的MATLAB程序，将该程序放至SVM工具箱中才可运行。

R语言实现SVM预测的代码，简单但是亲测可用。（下载后用记事本打开即可） library(xlsx) library(e1071) #———— 1、加载数据 #训练集 #预测集 #———— 2、数据整理 #建立模型 #预测

关于电力负荷的SVM预测，设计了MATLAB的可视化界面，含数据，包含一般SVM，粒子群优化下的SVM，改进粒子群优化下的SVM

利用lssvm对时间序列进行预测，代码已调试完毕，附件有部分数据，可根据自己情况另则数据。代码分为几个模块，包括读入数据、数据归一化、模型初始化、交叉验证、模型训练、回归预测及数据反归一化等，配有详细备注。